セキュリティ診断

LLM脆弱性診断

Overview

LLM脆弱性診断サービスの概要

急速に普及する生成AI・大規模言語モデル（LLM）の活用は、ビジネスに革新をもたらす一方で、従来のセキュリティ対策では対応できない新たなリスクを生み出しています。当サービスは、プロンプトインジェクション攻撃、機密情報の漏洩、不適切な出力処理など、LLMを利用したアプリケーション特有の脆弱性を専門的に診断し、お客様のサービスの潜在的なリスクを洗い出すことで、AI活用を安全に推進します。

こんな方におすすめ

LLM APIを自社サービス（チャットボット）に統合している開発部門・プロダクトチーム
AI戦略推進に伴うセキュリティリスクの把握が必要な経営層・CIO/CISO
脆弱性に対して攻撃を受けてしまった（予兆があった）ので早期に改善したい

LLM脆弱性診断の特長

LLMの特性や想定される用途を踏まえ、一般的なリスク項目に加えて、対象モデルに固有の潜在的リスクまで詳細に診断・評価します。

標準的な評価に留まらず、LLMの特性と用途に応じた固有のリスクまで踏み込み、より網羅的で精度の高い診断を行います。

LLM脆弱性診断を怠ることで想定されるリスク

リスク	具体的な脅威
情報漏洩	学習データや機密情報の意図しない流出による情報セキュリティ侵害
プロンプトインジェクション	プロンプト攻撃による本来の意図とは異なるLLMの動作誘発
データやモデルの汚染	不正確または偏った回答の誘導によるアウトプット品質低下
レピュテーション毀損	不適切コンテンツの生成によるブランドイメージ低下・風評被害
コンプライアンス違反	個人情報保護規制違反・業界固有の法的要件不遵守によるペナルティ発生
サービス妨害	悪意ある入力によるLLMシステムの機能停止・性能低下

LLM脆弱性診断項⽬例

プロンプトインジェクション	細工された入力プロンプトにより、システムプロンプトの意図しない上書きやWebアプリケーションにおける意図しない動作が誘発されるか、あるいは脆弱性が顕在化するかどうか
機密情報の漏洩	個人情報やその他の機密情報が、LLMの応答によって意図せず開示されるかどうか
ハルシネーション（幻覚）	LLMが事実と異なる情報や文脈と矛盾する情報、あるいは不正確な情報を生成するかどうか
LLM内部情報の漏洩	システムプロンプトの内容や学習データに含まれる可能性のある情報が、LLMの応答から推測可能であったり直接的に出力されるかどうか