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月内に
大規模言語モデル（LLM）に対するプロンプト注入攻撃の手法と、具体的な脆弱性事例について解説した記事です
📌 一言でいうと
大規模言語モデル（LLM）に対するプロンプト注入攻撃の手法と、具体的な脆弱性事例について解説した記事です。指令劫持やロールプレイなどの手法を用いてモデルの安全ガードレールを突破し、機密情報の抽出や不正なコード実行を誘発させるリスクが指摘されています。特に、特定のモデルにおけるコード実行の具体例が示されており、AI導入時のセキュリティテストの重要性を強調しています。
🔍該当判定
- ChatGPTやClaudeなどの外部AIサービスではなく、自社サーバーや社内環境に大規模言語モデル（LLM）を「ローカル導入・自社構築」して利用している
- 社内向けに「AIチャットボット」や「AIナレッジベース（社内文書検索AI）」などの機能を独自に実装・提供している
- AIにプログラムコードを生成させ、そのまま実行できる「コード実行機能（Code Interpreter等）」を自社環境で運用している
上記いずれにも該当しない → 静観でOK
✅該当時の対応
1. 入力値に対する厳格なフィルタリングとサニタイズの実施
2. AIモデルの権限を最小限に制限し、OSコマンド実行などの高権限操作を禁止する
3. プロンプト注入攻撃を想定したレッドチーム演習やペネトレーションテストの実施
4. モデルの出力結果を検証するガードレール層の導入
📧 メール案を見る (管理者向け)
⚠️ これは AI が生成した参考例です。配信前に必ず内容をご確認のうえ、貴社の状況に合わせて編集してご利用ください。実際の被害状況や自社の利用環境を踏まえた判断は、貴社のセキュリティ責任者にご確認ください。
件名: 【共有】LLM（大規模言語モデル）におけるプロンプト注入攻撃への対応について
お疲れさまです。LLMのセキュリティリスクに関する情報共有です。
■ 概要
巧妙に構成されたプロンプトを用いてモデルの安全設定を回避させ、機密情報の漏洩や不正なコード実行を誘発させる「プロンプト注入攻撃」の手法が報告されています。特に、AIにコード生成・実行権限を与えている環境では、OSコマンドの実行に至るリスクがあります。
■ 影響範囲
- 自社導入しているLLM、AIチャットボット、AIナレッジベース等の機能
■ 対応手順
1. AI機能への入力値に対するフィルタリング設定の再確認
2. AI実行環境（サンドボックス等）の分離状況および権限設定の確認（特にコード実行機能の制限）
3. 既知のプロンプト注入パターンを用いた脆弱性診断の実施
■ 参考情報
- FreeBuf: 如何用一条Prompt，击穿千万级参数大模型安全护栏？
対応優先度: 中
対応期限: 次回システムレビュー時まで
お疲れさまです。LLMのセキュリティリスクに関する情報共有です。
■ 概要
巧妙に構成されたプロンプトを用いてモデルの安全設定を回避させ、機密情報の漏洩や不正なコード実行を誘発させる「プロンプト注入攻撃」の手法が報告されています。特に、AIにコード生成・実行権限を与えている環境では、OSコマンドの実行に至るリスクがあります。
■ 影響範囲
- 自社導入しているLLM、AIチャットボット、AIナレッジベース等の機能
■ 対応手順
1. AI機能への入力値に対するフィルタリング設定の再確認
2. AI実行環境（サンドボックス等）の分離状況および権限設定の確認（特にコード実行機能の制限）
3. 既知のプロンプト注入パターンを用いた脆弱性診断の実施
■ 参考情報
- FreeBuf: 如何用一条Prompt，击穿千万级参数大模型安全护栏？
対応優先度: 中
対応期限: 次回システムレビュー時まで
Subject: [Info] Addressing Prompt Injection Attacks in LLMs
Dear Team,
We are sharing information regarding security risks associated with Large Language Models (LLMs).
■ Overview
Prompt injection attacks, which use carefully crafted inputs to bypass safety guardrails, can lead to sensitive data leakage or unauthorized code execution. Environments where AI models have permissions to execute code are particularly vulnerable to OS command injection.
■ Scope
- Internally deployed LLMs, AI chatbots, and AI knowledge bases.
■ Action Items
1. Review and strengthen input filtering and sanitization for AI interfaces.
2. Verify the isolation and privilege levels of AI execution environments (especially for code execution features).
3. Conduct vulnerability assessments using known prompt injection patterns.
■ Reference
- FreeBuf: 如何用一条Prompt，击穿千万级参数大模型安全护栏？
Priority: Medium
Deadline: Next system review
Dear Team,
We are sharing information regarding security risks associated with Large Language Models (LLMs).
■ Overview
Prompt injection attacks, which use carefully crafted inputs to bypass safety guardrails, can lead to sensitive data leakage or unauthorized code execution. Environments where AI models have permissions to execute code are particularly vulnerable to OS command injection.
■ Scope
- Internally deployed LLMs, AI chatbots, and AI knowledge bases.
■ Action Items
1. Review and strengthen input filtering and sanitization for AI interfaces.
2. Verify the isolation and privilege levels of AI execution environments (especially for code execution features).
3. Conduct vulnerability assessments using known prompt injection patterns.
■ Reference
- FreeBuf: 如何用一条Prompt，击穿千万级参数大模型安全护栏？
Priority: Medium
Deadline: Next system review