AIエージェントを狙う間接プロンプトインジェクション — 実例から学ぶ攻撃パターンと安全なデータ境界設計
Zenn / 2026/3/18
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要点
- 間接プロンプトインジェクションの基本原理とリスクを解説。
- 実例を通じて、データに埋め込まれた指示がエージェントの意思決定に影響を与える具体的手口を紹介。
- 安全なデータ境界設計の要点として、ユーザデータとシステムプロンプトの厳格な分離、入力検証、コンテキスト隔離、サンドボックス化を提案。
- 実装側の対策として、コンテンツフィルタリング、プロンプト強化、インジェクションテスト、レッドチーミング、振る舞い監視の組み合わせが有効。
- 企業・組織はエンジニア・PM・デザイナー・ビジネス部門の連携でセキュリティリスクを継続的に評価・対策する必要がある。
この記事で分かること
間接プロンプトインジェクション（Indirect Prompt Injection）とは何か
2025〜2026年に実際に報告された攻撃事例 4 選
なぜ AI エージェントは「データの中の命令」に従ってしまうのか
安全なデータ境界を作るための多層防御設計パターン
はじめに
AIエージェントの活用が急速に広がっています。メールの要約、社内ドキュメントの検索、コードの自動修正――これらはすべて、AIが外部データを読み込んで処理することで実現しています。
しかし、この「外部データを読み込む」という行為そのものが、深刻なセキュリティリスクを生みます。それが**...
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