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プロンプトインジェクションとLLMセキュリティ:脅威モデルと多層防御 — 関連動画

この記事では、セキュリティ専門家がSQLインジェクションを扱うのと同じように、プロンプトインジェクションを修正可能なバグではなく、基盤に内在する性質として捉えます。そのうえで、脅威モデル、侵害範囲の制限、実際に必要となる多層防御を解説します。以下のLiveOverflowによる2本の動画は、実務的なITセキュリティの背景を持つ解説者が、攻撃側と防御側を対にして最も明快に説明したものであり、記事の流れとほぼ項目ごとに対応しています。

主な選択肢

13:22
LLMへの攻撃:プロンプトインジェクション

LiveOverflow

プロンプトインジェクションを、命令と信頼できないデータを混在させるシステムに対する典型的なインジェクション攻撃として捉えます。攻撃者が無実のユーザーを陥れる、具体的なコンテンツモデレーションの例も紹介します。「モデルが標的」ではなく「アプリケーションが標的」だと見方を変えることは、記事が冒頭で示す考え方そのものです。

このセクションから得られるもの: プロンプトインジェクションを信頼できないデータの混在としてモデル化し、ツール利用の境界を設計できるようになります。

視聴または事前に知っておくべきもの: Webセキュリティ全般に関する直感があると理解しやすくなります。LLMセキュリティの事前知識は不要です。

AI Expertの注記: 概念的な指針として扱ってください。権限、保持期間、ログ記録、人による確認の境界が明確になるまでは、実際の企業データを使用しないでください。

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17:11
LLMを守る:プロンプトインジェクション対策

LiveOverflow

実際の多層防御の手順を解説します。LLM出力の汚染解析、想定する出力形式の制限、ユーザーの分離、few-shotによる足場作り、ファインチューニング、決定性を得るためのtemperature 0、重要な処理経路での冗長化を扱います。記事の防御スタックに関するセクションと、ほぼ項目ごとに一致しています。

このセクションから得られるもの: 汚染解析、出力形式の制限、ユーザーの分離、決定的な設定、重要な処理経路での冗長なチェックといったプロンプトインジェクション対策をレビューできるようになります。

視聴または事前に知っておくべきもの: 先に攻撃側の動画を見てください。防御の手順は、その脅威モデルを前提としています。

AI Expertの注記: 概念的な指針として扱ってください。権限、保持期間、ログ記録、人による確認の境界が明確になるまでは、実際の企業データを使用しないでください。

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