RAGって実は攻撃される？Indirect Injectionのリスクを初心者向けに解説
Zenn / 2026/4/30
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要点
- RAG（検索拡張生成）は間違いが起きにくい仕組みに見えるが、Indirect Injectionによって攻撃・誘導され得る点を初心者向けに解説している
- 間接的にプロンプト/指示へ影響を与える攻撃手法として、外部データ（検索結果や文書中の細工）がLLMの応答を歪めるリスクを説明している
- 攻撃が成立する背景として、RAGで取得した情報を“根拠”としてそのまま使う設計上の注意点（指示とコンテンツの混同など）に触れている
- 対策の考え方として、取得データの扱い・検証・安全なプロンプト設計などで注入耐性を高める必要があることを示している
はじめに
「社内ドキュメントを学習させたAIチャットボット」「最新情報を検索して回答するAIアシスタント」——RAGを使ったアプリケーションが急速に普及しています。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、LLMの回答精度を上げるための強力な仕組みです。しかしその構造上、RAGを使うシステムには特有の攻撃リスクが生まれます。
今回は外部データ経由で攻撃するIndirect Injectionと、RAGとの組み合わせが特に危険な理由を解説します。
RAGとは？（軽くおさらい）
RAGは外部のデータソース（ドキュメント・データベース・Webページな...
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