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GPT-5.6 CyberのAWS GovCloud提供を題材に、LLMのファインチューニングとRAGの使い分け、推論経路のセキュリティ確認方法を解説します。
LiteLLM v1.107系RC運用で起きる落とし穴とスプリント計画への影響
LiteLLMのRCタグが本番環境に紛れ込む仕組みと、スプリント見積もりやCDパイプラインで防ぐための具体的な確認手順を整理しました。
AIコーディングツールが生成したコマンドを検証せず実行する落とし穴
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GitHub ActionsからAWSへのアクセスキー方式を、OIDCによる一時認証に移行する際の仕組みと確認手順を、業務システム運用の視点で整理しました。
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LiteLLM v1.109.0-dev.2で明文化されたDockerイメージの署名検証(cosign)を軸に、LLMゲートウェイ導入時のサプライチェーンリスク確認手順を整理しました。
AIエージェントにAPIキーを渡す前に確認したい3つの落とし穴
Mt. Gox事件の権限管理の教訓をAIエージェント運用に置き換え、APIキーのスコープ確認手順と対策を整理しました。
リンクチェッカーが緑でも危険な理由とHTTP 200の落とし穴
リンクチェッカーの「緑」が保証するのはHTTP 200応答だけ。ドメイン乗っ取りを検知する多段検証の設計を解説します。
Dockerイメージが2GBに肥大化する原因と移行コストへの影響
Dockerイメージが2GBに膨らむ原因と、クラウド移行時のレジストリコスト・障害リスクへの影響をマルチステージビルドで解決する方法を整理しました。
Tailscale DERPリレーが遅い原因とHeadscale移行の判断基準
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