概要
https://blog.cloudflare.com/confidence-score-rubric/
詳細内容
## Introducing Cloudflare Application Confidence Score For AI Applications
https://blog.cloudflare.com/confidence-score-rubric/
Cloudflareは、AIアプリケーションの安全性とセキュリティを客観的に評価する透過的な「アプリケーション信頼スコア」と「Gen-AI信頼スコア」の提供を開始し、詳細な採点基準を公開しました。
**Content Type**: ⚙️ Tools (ツール)
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 91/100 | **Annex Potential**: 90/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[AIセキュリティ, シャドウAI, SaaSリスク管理, データプライバシー, セキュリティポリシー]]
Cloudflareは、企業における「Shadow AI」および「Shadow IT」が引き起こすセキュリティとデータプライバシーのリスクに対処するため、「アプリケーション信頼スコア」と「Gen-AI信頼スコア」という新たな評価システムを導入しました。このスコアは、SaaSおよびGen AIアプリケーションの安全性を客観的かつ透過的に測定することを目的としています。
Webアプリケーションエンジニアの視点から見ると、これは極めて重要です。従業員が無承認のAIツールに機密データを入力するリスクが増大する中、企業はイノベーションを阻害せずに安全な利用を促進するスマートな管理策を必要としています。Cloudflareのこの取り組みは、各アプリケーションを手動で監査する手間を省き、自動的かつ大規模にリスクを評価できる実用的なソリューションを提供します。
公開された採点基準は、次の二つの独立したスコアで構成されます。
1. **アプリケーション信頼スコア**: SaaSとしての一般的な成熟度を評価します。規制準拠（SOC 2、GDPR、ISO 27001）、データ管理（データ保持期間、第三者共有）、セキュリティ制御（MFA、RBAC、TLS 1.3）、セキュリティ報告履歴、および財務安定性が含まれます。
2. **Gen-AI信頼スコア**: AI固有のリスクに焦点を当てます。ISO 42001準拠、デプロイメントのセキュリティモデル、モデルカードの有無、そして最も重要な「ユーザープロンプトによるモデルトレーニング」の有無が評価項目です。特に、ユーザーデータがモデル学習に使用されるか否かは、機密情報の露出リスクに直結するため、重く評価されています。
このシステムは「直感（Vibes）」やブラックボックス的なAIアルゴリズムに依存せず、プライバシーポリシーやセキュリティ文書など、公開されているデータに基づき客観的に採点されます。これにより、エンジニアは自社のセキュリティ基準に合致しないアプリケーションを特定し、Cloudflare One SASEプラットフォーム上でそれらの利用を制限するポリシーを策定できます。将来的には、Cloudflare GatewayやAccessとの連携により、信頼スコアに基づいたトラフィックブロックやDLP（データ損失防止）などの自動制御が可能になる予定です。
この透明性の高いアプローチは、AIアプリケーションの安全な導入を支援するだけでなく、AI業界全体にベストプラクティス採用を促す強力なインセンティブとなります。開発者は、自身の構築するアプリケーションがこれらの基準に沿っているかを確認し、セキュリティとデータ保護に対するコミットメントを明確にすることで、企業からの信頼を得られるでしょう。