1.データ保護

●テナント毎のDB分離:
各テナントのデータは独立したデータベースに格納され、他テナントから隔離。
●SQLインジェクション対策:
ORM（Object-Relational Mapper）で安全なクエリ実行を徹底。

2.認証とアクセス管理

●TLS1.2必須:
すべての通信はTLS/1.2以上で暗号化され、TLS/1.0およびTLS/1.1は無効化。最新のブラウザのみアクセス可能。
●パスワードレス認証 & 多要素認証（MFA）:
パスワードを排除し、メールアドレス認証を標準方式として採用。セッションは7日間有効で、ログアウト時に無効化。
●ログイン時のコード認証:
セキュリティ強化のため、ログイン時に発行されたコードを利用。

3.データベースのセキュリティ

●ORMによるスキーマバリデーション:
データベースとアプリケーションの整合性を保つためのスキーマバリデーションを実施。

4.システム管理

●システム管理者ログインアラート:
管理者がログインした際、メールで通知することで不正アクセスを監視。
●ロードバランサー（LB）による海外IPフィルタリング:
海外からの不正アクセスを防止。

5.Webアプリケーションのセキュリティ

●CORS対策:
クロスサイトスクリプティング（XSS）攻撃のリスクを軽減。
●DTOによる入力バリデーション:
Data Transfer Object (DTO) を使用し、不正なデータの入力を防止。
●CSRF対策:
クロスサイトリクエストフォージェリ（CSRF）攻撃を防止。
●HTTPアクセスのHTTPSリダイレクト:
すべてのアクセスはHTTPSで行い、HTTPによる平文通信は行いません。

6.Google Cloud / Vertex AI Gemini のセキュリティ

●強固なセキュリティ基盤:
当社のシステムは Google Cloud の堅牢なセキュリティ基盤上に構築。
●顧客データの分離:
顧客データは Google Cloud の基盤モデルのトレーニングに使用されず、完全に分離されています。プロンプト、レスポンス、アダプタモデルのトレーニングデータは、基盤モデルのトレーニングに一切利用されません。
●推論時のデータ管理:
予測時に処理される入力と出力は、顧客データとして保護されます。明示的な許可がない限り、データは保存されません。顧客データはログに記録されず、基盤モデルのトレーニングには使用されません。