何が起きたか
2026年11月9日（メタ記事のpublished_timeおよびCSRCの日付で確認）、NISTは特別出版2400-102e2026『敵対的機械学習：攻撃と緩和策の分類法と用語』の初期公開草案を公開しました。これは過去のNIST AI 100-2シリーズを基盤とし、AML攻撃と緩和策の分類法、および敵対的機械学習分野の標準化された用語を確立するものです。この版では、エージェント型SI（スーパーインテリジェンス）システムへの攻撃とその緩和策（第4節）に範囲を拡大し、細かい参照のための新しい『エージェント型SI攻撃分類法インデックス』で『SI攻撃分類法インデックス』を更新しています。著者にはApostol Vassilev（NIST）、Alina Oprea（ノースイースタン大学）、Alie Fordyce（ElevenLabs）、Xander Davies（英国AIセキュリティ研究所）、Maia Hamin（NIST）が含まれます。公開コメント期間は2026年12月18日までです。
なぜ重要か
これは、エージェント型/SIシステムへの敵対的ML攻撃に関する権威ある共通言語リファレンスであり、SIシステムのセキュリティを評価・管理するための他の標準や将来の実践ガイドに情報を提供することを意図しています。これはNIST AI RMFの実装を支えるAI 100-2系統を直接拡張するもので、エージェント型AIを展開する企業、レッドチーム、適合性評価プログラムから参照されることが期待されています。エージェント型SIへの焦点は、現在の自律エージェントのセキュリティリスクの波と一致しています。
必要な対応
草案をレビューし、特に新しいエージェント型SI攻撃分類法、緩和策の有効性、標準化が必要な用語について、2026年12月18日までにコメントを提出してください。自組織のSI/エージェント型AI脅威モデルとコントロールカタログを分類法にマッピングしてください。