Google Security Blog、技術仕様の更新内容を公表
Google Security Blogは、Web上で実際に確認されているプロンプトインジェクション攻撃の現状と、AIエージェントを取り巻く脅威に関する分析を公開しました。大規模言語モデル（LLM）を外部ツールやWebブラウジング機能と連携させる実装が増加する中で、信頼できない外部ソースからのデータがシステム命令を上書きするリスクが具体化しています。
分析によると、攻撃者は間接的なプロンプトインジェクションを用いて、Webサイト上のデータに悪意ある指示を埋め込み、それを読み取ったAIに意図しない操作を実行させています。これまでは開発者側で定義したシステムプロンプトによる制約が有効とされてきましたが、最新の事例では、より巧妙なコンテキスト注入によってこれらのガードレールが無効化されるケースが示されました。
今後は、LLMへの入力を一律に信頼せず、出力結果を外部APIへ渡す前に人間による承認フローやサンドボックス環境での実行を挟む設計がより重要となります。特に機密データを扱うアプリケーションでは、モデルの推論能力に依存したセキュリティ対策だけでなく、データ分離の徹底が必要な状況です。ソース元が限定的であるため、具体的な攻撃コードの詳細は今後のアドバイザリを注視する必要があります。
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フェレット記者の用語メモ
llm
LLM（大規模言語モデル）は、大量のテキストデータで学習されたAIモデルで、人間のような自然な文章を生成したり、質問に答えたりできるんだ。最近はChatGPTやGeminiが有名だね。ただ、学習データに偏りがあると差別的な表現を生成したり、事実と異なる情報を『もっともらしく』話すハルシネーションを起こしたりする落とし穴があるよ。特に、企業で使う場合は出力のファクトチェックとフィルタリングが必須だね。
比較: BERT
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