Agentic AIはどう攻撃されるのか：EchoLeakをAAEF v0.2.0で解剖する
Zenn / 2026/4/26
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要点
- Agentic AI（エージェント型AI）がどのように攻撃され得るかを、EchoLeakという事例を使って具体的に分解する内容です。
- AAEF v0.2.0を前提に、エージェントが情報を漏らす／誘導されるメカニズムを観察し、攻撃の成立要件を整理しています。
- 「何が」「どの段階で」「どんな経路で」漏えいが起きるかを追跡し、設計・実装上の弱点（ガードや前提の崩れ）を示唆します。
- エージェントを安全に運用するために、攻撃耐性を検証する視点（モデル単体ではなく周辺挙動も含む）が重要だと結論づけています。
Agentic AIはどう攻撃されるのか：EchoLeakをAAEF v0.2.0で解剖する
AIエージェントのセキュリティを考えるとき、よく議論されるのは「モデルが騙されるかどうか」です。
もちろん、それは重要です。
しかし、Agentic AIの本質的なリスクは、モデルが騙されること自体ではありません。
より重要なのは、騙されたモデルの出力が、そのまま実行・アクセス・送信・変更といった行為に変換されることです。
この問題を理解するうえで、Microsoft 365 Copilotに関する脆弱性として報告された EchoLeak / CVE-2025-32711 は、非常に示唆的な...
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