AI（生成AI・LLM） Python不要！ノーコードで作るローカルRAG完全ガイド
Open WebUIの「ナレッジ」機能とAnythingLLM、2つのノーコードツールを使って、自分のPDFやWord文書にAIが答えてくれる仕組み（RAG）を作ります。コードは1行も書きません。実際に報告された脆弱性事例を交えながら、安全に使い続けるための注意点まで解説します。
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AI（生成AI・LLM） 【シミュレーター】AIモデル鑑定士 〜怪しいGGUFを見抜け!〜
診断の流れユーザーがGGUFモデルを入手する前に、質問に答えていきます。配布元は公式・著名なリポジトリか？投稿者の実績やプロフィールを確認したか？モデルカードや説明が十分にあるか？
AI（生成AI・LLM） AIエージェント・MCPの脆弱性｜IDOR・IAM誤設定・SSTIとの共通点から読み解く
MCPの権限昇格はconfused deputy問題やIDOR・IAM誤設定と同じ形、プロンプトインジェクションはSSTIやプロトタイプ汚染と同じ「入力がコードになる」問題です。新しく見えるAIエージェントの脆弱性を、CTFで学んだ脆弱性クラスから読み解きます。
AI（生成AI・LLM） デマ判定プロンプト【ご自由にお使いください】
ピペで使える「情報格付けプロンプト」と、実際にAIに判定させた結果を公開
AI（生成AI・LLM） デマ・AI偽情報の見分け方プロの「情報格付け術」を日常のファクトチェックに応用する
NATOや情報機関で実際に使われている「情報の格付け」の考え方を、SNSのデマやAI偽情報から身を守るための、家族で使える形にやさしく翻訳しました。
AI（生成AI・LLM） AIモデルのサプライチェーン攻撃完全ガイド 悪性モデルとpickle爆弾の正体
「便利そうなモデルを1つダウンロードしただけ」で、あなたのPCやサーバーが乗っ取られる——。Hugging Faceの悪性モデル・pickle爆弾・タイポスクワットの仕組みと、安全にモデルを使うための実務的な防御を、無害な再現デモつきで硬派に解説します。
AI（生成AI・LLM） RAGデータポイズニング完全ガイド｜ナレッジ汚染の仕組みと対策【2026年最新】
社内文書をAIに読ませるRAGは、知識の源（ナレッジベース）を汚されると嘘を自信満々に答えます。RAGデータポイズニングの3つの型・侵入経路・無害な再現デモから、取り込みから回答までの多層防御まで、初心者にもわかりやすく解説します。
AI（生成AI・LLM） 間接プロンプトインジェクション実践編｜Web・メール・PDFに潜む「見えない命令」の仕組みと防御【2026年最新】
あなたが入力していないのにAIが乗っ取られる「間接プロンプトインジェクション」を実践解説。Web・メール・PDFに潜む隠し命令の仕組みを無害な再現デモで示し、開発者向け7原則と利用者の自衛策まで、初心者にもわかりやすくまとめました。
AI（生成AI・LLM） 【2026年版 Ollama トラブル解決】「requires a newer version of Ollama」エラーの正体と直し方
最新モデルを ollama pull したら「もっと新しい Ollama が必要」と怒られる――その9割は“アップデートの取りこぼし”が原因です。Mac / Windows / Linux 別に完全解説
AI（生成AI・LLM） 【Ollama活用テク｜2026年版】Ollamaの「Thinking」が終わらない！思考モデルを爆速化する3つの対策
「こんにちは」と挨拶しただけなのに、AIが裏で何分も「Thinking...」と考え込んで返事が来ない——DeepSeek R1やQwen3以降に増えた「思考モデル」特有の悩みを、設定変更とモデル選びの両面から解決します。