社内RAGこそ危険？間接プロンプトインジェクションを防ぐ「AI検閲層」設計論
社内データ利用のRAGなら安全という誤解を解消。メールやWebから侵入する「間接プロンプトインジェクション」の脅威と、従来のWAFでは防げない理由、そしてAI検閲層（ガードレール）による防御アーキテクチャを専門家が解説します。
キーワード解説
ベクトルデータベースへのインジェクション攻撃を防ぐAI検閲層の実装
「ベクトルデータベースへのインジェクション攻撃を防ぐAI検閲層の実装」とは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムにおいて、基盤となるベクトルデータベースがプロンプトインジェクション攻撃、特に間接プロンプトインジェクションによって不正な操作や情報漏洩を受けるのを防ぐためのセキュリティ対策です。これは、AIモデルへの入力がベクトルデータベースに到達する前に、不審な内容や悪意のある指示をAIが検知・無害化する「AI検閲層（ガードレール）」を設けることを指します。従来のWAFなどでは検知が困難なAI特有の脆弱性に対応し、親トピックである「インジェクション対策」全般の一環として、AIシステムの堅牢性を高める上で極めて重要です。
1 関連記事
ベクトルデータベースへのインジェクション攻撃を防ぐAI検閲層の実装とは
「ベクトルデータベースへのインジェクション攻撃を防ぐAI検閲層の実装」とは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムにおいて、基盤となるベクトルデータベースがプロンプトインジェクション攻撃、特に間接プロンプトインジェクションによって不正な操作や情報漏洩を受けるのを防ぐためのセキュリティ対策です。これは、AIモデルへの入力がベクトルデータベースに到達する前に、不審な内容や悪意のある指示をAIが検知・無害化する「AI検閲層（ガードレール）」を設けることを指します。従来のWAFなどでは検知が困難なAI特有の脆弱性に対応し、親トピックである「インジェクション対策」全般の一環として、AIシステムの堅牢性を高める上で極めて重要です。