【RAGセキュリティ】外部データ汚染からAIを守る「ゼロトラスト」設計論｜インダイレクトプロンプトインジェクション対策
RAGシステムの盲点「インダイレクトプロンプトインジェクション」への対策を医療AI開発の専門家が解説。ユーザー入力防御の限界と、外部データ汚染を防ぐゼロトラスト設計、LLM-as-a-Judge活用法とは。本番運用前の必須知識。
キーワード解説
RAGパイプラインにおけるAI駆動のインダイレクトプロンプトインジェクション対策
RAGパイプラインにおけるAI駆動のインダイレクトプロンプトインジェクション対策とは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）システムにおいて、悪意のある指示がユーザー入力からではなく、RAGが参照する外部データソースを介して注入され、AIモデルの振る舞いを不正に操作する攻撃（インダイレクトプロンプトインジェクション）からシステムを防御するための一連の技術と戦略を指します。これは、AIの脆弱性を防御する「プロンプト防御」戦略の一部であり、特にRAGシステム特有の脅威に対応するものです。従来のプロンプトインジェクション対策がユーザー入力の検証に重点を置くのに対し、インダイレクト攻撃では参照データの信頼性確保が不可欠です。具体的には、外部データの徹底した検証、ゼロトラスト原則に基づくデータアクセス制御、LLM-as-a-Judgeを用いた異常検知、出力フィルタリングなどが含まれます。
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