OpenSSFのAI/MLパイプライン防御ガイド「Secure MLOps」日本語版、Linux Foundation Japanが公開

The Linux Foundation Japanは2026年2月19日、Open Source Security Foundation（OpenSSF）のホワイトペーパー「Visualizing Secure MLOps（MLSecOps）：堅牢なAI/MLパイプラインセキュリティ構築のための実践ガイド」の日本語版を公開しました。翻訳はOpenSSF Japan Chapterの翻訳チームが協力しています。

AI導入が進む一方、モデル盗難やデータポイズニング（学習データへの悪意ある混入）など、機械学習特有のリスクが増えています。従来のソフトウェア向けセキュリティ手法だけでは、学習・評価・デプロイまで連なるMLライフサイクル全体を十分に守れない点が課題です。

同ホワイトペーパーは、MLパイプラインにセキュリティを統合する実践的かつ視覚的な枠組みを提示し、DevSecOpsの考え方をAI/ML環境に適用する方法を整理します。具体的には、Sigstore、OpenSSF Scorecard、SLSAといった枠組みの活用を含む推奨事項を示し、AI/MLエンジニアやMLOpsチーム、セキュリティ担当者などを対象にしています。

今後は、文書の活用に加え、AI/ML Securityワーキンググループへの参加やOpenSSFメンバーシップの検討が呼びかけられており、AI/ML開発現場でのセキュリティ標準化と実装の加速が焦点になりそうです。

【関連リンク】
詳細URL: https://www.linuxfoundation.jp/blog/2026/02/japanese-version-of-visualizing-secure-mlops-mlsecops-a-practical-guide-for-building-robust-ai-ml-pipeline-security

PRTIMES

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OpenSSFホワイトペーパー「Visualizing Secure MLOps (MLSecOps): 堅牢なAI/MLパイプラインセキュリティ構築のための実践ガイド」を公開