2026-06-09 米国国立標準技術研究所（NIST）
米国の National Institute of Standards and Technology の研究者は、サイバーセキュリティにおける従来の「一定期間ごとの評価・認証」から、「継続的な監視と更新（Continuous Monitor and Update）」への移行を理論的に裏付ける数学的証明を発表した。
◆従来のセキュリティ評価は、認証時点では安全であっても、その後に発見される脆弱性や環境変化に迅速に対応できない課題があった。研究では、システム状態が時間とともに変化することを考慮した数理モデルを構築し、継続的な監視と適時の更新を行う方が、定期的な点検方式よりも高い安全性を維持できることを理論的に示した。
◆この成果は、ゼロトラストアーキテクチャや継続的認証（Continuous Authorization）など、近年のサイバーセキュリティ運用の方向性を数学的に支持するものであり、政府機関や企業のリスク管理手法の高度化に貢献すると期待される。
Credit: TippaPatt/Shutterstock
＜関連情報＞
- https://www.nist.gov/news-events/news/2026/06/nist-mathematical-proof-supports-transition-continuous-monitor-and-update
- https://ieeexplore.ieee.org/document/11475847
堅牢なAIセキュリティと整合性：シシュポスの岩を押し上げるような試みか？ Robust AI Security and Alignment: A Sisyphean Endeavor?
Apostol Vassilev
IEEE Security & Privacy Published:07 April 2026
DOI:https://doi.org/10.1109/MSEC.2026.3678214
Abstract
This article establishes information-theoretic limitations for robustness of artificial intelligence (AI) security and alignment. Knowing these limitations and preparing for their challenges is essential for responsible adoption of AI. Broader implications for cognitive reasoning limitations of AI systems are also proven.
