プロンプトインジェクションに負けないAI設計
プロンプトインジェクションとは入力でAIの指示を乗っ取る攻撃です。OpenAIの方針を踏まえ、境界設計や入力サニタイズ、ヒューマンレビューを組み合わせた段階的導入で安全性と生産性を両立できます。
続きを読むプロンプトインジェクションとは入力でAIの指示を乗っ取る攻撃です。OpenAIの方針を踏まえ、境界設計や入力サニタイズ、ヒューマンレビューを組み合わせた段階的導入で安全性と生産性を両立できます。
続きを読むIH-Challengeは信頼できる指示を優先する訓練で、前線で使うLLMの指示階層と安全性を高めます。導入は評価指標の整備と段階的な検証が鍵です。
続きを読むMicrosoftの研究が示したUI経由のプロンプト注入は、見た目は無害なボタンがAIの内部指示に影響を与える可能性を明らかにし、The Decoderの報告を受けて企業と利用者が協力して対策と透明性を高める重要性を示しています。
続きを読むOpenAIはエージェントが外部リンクを開く際のデータ保護機能を整備しています。実装詳細は限定的ですが、公式ガイドラインの遵守、データ最小化、URL検証、ログ・監査の実施が現場で有効です。現状を把握しつつ段階的な対策を進めることをおすすめします。
続きを読むOpenAIの自動赤チームはプロンプトインジェクション対策の中核として注目されており、継続的な自動検証と外部レビューの組合せが安全性向上と信頼獲得の鍵になると期待されています。
続きを読むOpenAI Atlasは強化学習を使った自動red-teamingで、プロンプトインジェクションなど未知の攻撃を機械的に発見し迅速に対処する体制を築こうとしています。
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