プロンプトインジェクション対策: 様々な攻撃パターンから学ぶセキュリティのリスク - GMO Flatt Security Blog

はじめに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社セキュリティエンジニアの石川(@ryusei_ishika)です。 近年、ChatGPT や Gemini などの大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成 AI の活用が急速に進んでいます。その一方で、これらの AI モデルに対する新たな攻撃手法である「プロンプトインジェクション」が注目を集めており、そのセキュリティリスクが問題視されています。 この記事では、プロンプトインジェクションが実際にどのような脅威となり得るのか、具体的な事例を交えながらそのリアルなセキュリティリスクを解説します。さらに、開発者や経営者が取るべき具体的な対策についても、分かりやすくご紹介します。 また、GMO Flatt Securityは日本初のセキュリティ診断AIエージェント「Takumi」や、LLMを活用したアプリケーションに対する脆弱性診

[ya--mada]

https://archive.md/oAWCy

[misshiki]

“プロンプトインジェクションに対する影響を少しでも減らすために、できることはいくつか存在。 一番重要なこと: システムプロンプトや LLM がアクセスできる情報内に、機密情報や漏洩してはならない情報を含めない”

[efcl]

プロンプトインジェクション

[strawberryhunter]

DeepSeekみたいに出力を別途監視する習近平フィルタを実装すれば漏洩は防げるのではないか。

[poad1010]

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[ymm1x]

“Flatt”

[sonots]

知見

[kenzy_n]

時に思いも寄らない方法で攻め込まれる事が起きる。