【要約】AI時代の新しい攻撃「プロンプトインジェクション」と安全な設計の考え方について [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
LLMを組み込んだアプリケーション開発者が、従来のWebアプリとは異なる新たなセキュリティリスクに直面している。\n・原因：LLMが命令とデータを区別せず、すべて自然言語として処理する設計特性。\n・脅威：命令の上書きや、外部データに仕込まれた悪意ある指示による挙動の操作。\n・被害：LLMに与えられた権限に比例して、機密漏洩や不正なAPI実行などの被害が拡大する。
// Approach
開発者が、単一の対策に頼らない「多層防御」を構築する手法を提示している。\n・データの隔離：デリミタを用い、外部データを命令ではなくデータとして明示する。\n・プロンプト設計：役割と禁止事項を明示し、システムプロンプトに機密情報を含めない。\n・出力の検証：LLMの出力を信頼せず、サニタイズやスキーマチェックを行う。\n・権限の最小化：Human-in-the-loopの導入や、権限分離による被害の封じ込めを行う。\n・継続的テスト：garakやpromptfoo等のツールを用いて敵対的テストを実施する。
// Result
開発者が、「LLMは騙される可能性がある」という前提で設計するための指針を得られる。\n・OWASP基準に基づいた、体系的なリスク管理が可能になる。\n・エージェント型LLMにおける、具体的な権限管理と被害抑制の設計策が示される。
Senior Engineer Insight
> LLMをAPI実行等の「エージェント」として運用する場合、セキュリティは最大のボトルネックとなる。プロンプトインジェクションはパッチで解決できないため、アプリ層での「権限分離」と「出力検証」が実戦的な防衛線だ。開発コストは増えるが、エージェンシー（行動権限）を拡大するなら、この多層防御は避けて通れない必須の設計要件である。