LLMの脆弱性はコードにない？脅威モデリングで確率的リスクを設計段階から封じ込める実践的防御策
従来のセキュリティ診断では防げないLLM特有のリスクを解説。脅威モデリングの手法（STRIDE）をAI開発に適用し、プロンプトインジェクションやハルシネーションを設計段階で防ぐ体系的アプローチを紹介します。
キーワード解説
AIを活用したLLMワークフローの脅威モデリングと脆弱性診断
AIを活用したLLMワークフローの脅威モデリングと脆弱性診断とは、大規模言語モデル（LLM）の利用において発生しうる特有のセキュリティリスクを、開発プロセスの早期段階から体系的に特定し、評価し、対策を講じるためのアプローチです。従来のコードベースの脆弱性診断では捉えきれない、プロンプトインジェクション、データ漏洩、ハルシネーションといったLLM固有の確率的リスクに対し、STRIDEなどの脅威モデリング手法を適用することで、設計段階から潜在的な脅威を封じ込めることを目指します。これは、親トピックである「セキュリティと安全性」が掲げるAIの安全な利用を実現する上で不可欠な要素であり、特にClaudeのような高度なAIモデルの安全性を高める上で重要な役割を果たします。
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AIを活用したLLMワークフローの脅威モデリングと脆弱性診断とは
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