グラフニューラルネットワーク(GNN)による社内シャドーAI依存関係の構造分析

グラフニューラルネットワーク(GNN)による社内シャドーAI依存関係の構造分析とは

「グラフニューラルネットワーク(GNN)による社内シャドーAI依存関係の構造分析」とは、企業内で非公式に利用されているAIシステム（シャドーAI）が、他のシステムやデータ、ユーザーとどのように連携し、相互に依存しているかを、グラフ構造としてモデリングし、GNNを用いてその隠れた関係性を解析する手法です。シャドーAIはセキュリティリスクやガバナンス上の課題を引き起こす可能性があり、その依存関係を可視化・分析することで、潜在的な脆弱性や影響範囲を特定し、AIセキュリティとリスク低減に貢献します。この分析は、親トピックである「シャドーAI検知」における重要なステップの一つであり、検出されたシャドーAIが組織全体に与える影響を深く理解するために不可欠です。

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