人工知能（AI）技術は、チャットボットからAIエージェントや自動化の活用へと進化を遂げています。以前はナレッジベース検索などの機能を備えたチャットボットとしてのみ利用されていましたが、現在では、自動化や反復作業の完全自動化を実現する様々なツールとして、特に企業において時間と労力の削減のために活用されています。 この変化に伴い、AIエージェントは新たな種類の攻撃、すなわち「プロンプトインジェクション攻撃」に対する対策を講じる必要があります。この攻撃は、OWASPの「LLMアプリケーション向けトップ10脆弱性」リストが初めて公表されて以来、常に第1位にランクインしており、2025年版でも依然として首位を維持しています。ここでは、プロンプトインジェクション攻撃を防ぐ方法について見ていきましょう。

TL; DR

AIエージェントがチャットボットから、実際のツールやワークフローを扱う自律システムへと進化するにつれ、それらはプロンプトインジェクション攻撃の格好の標的となります。これは、モデルを操作してデータを漏洩させたり、有害な判断を下させたりするテキストによる手口です。 これらに対抗するには、多層的な制御が必要です。具体的には、入力のサニタイズ、権限の制限、重要なアクションにおける人間の関与の維持、出力のフィルタリング、そしてリアルタイムでの異常検知です。これらに加え、厳格なツール認証、規制コンプライアンス、詳細な監査ログを組み合わせる必要があります。AIオートメーションとSOC 2、ISO 27001、GDPRの保護措置を統合したエンタープライズ対応プラットフォームをお探しの場合、TextCortex まさにその目的のために構築された安全なインフラストラクチャTextCortex 。 

プロンプトインジェクションとは何ですか？

プロンプトインジェクションとは、攻撃者が大規模言語モデルの動作や出力を操作するために用いるテキストベースの攻撃手法です。プロンプトインジェクション攻撃には、データの盗難、不正アクセス、有害なコンテンツの生成、ガイドライン違反、誤った意思決定などのリスクが伴います。この攻撃では、特定の入力を与えてモデルの出力を改変し、モデルを操作します。プロンプトインジェクションには、直接型と間接型の2つの種類があります。

直接プロンプト注入

直接プロンプトインジェクションは、攻撃者が大規模言語モデルと直接やり取りを行うプラットフォームで発生します。例えば、大規模言語モデルとのやり取りが可能なチャットボックスは、直接プロンプトインジェクションの理想的な攻撃対象となります。この攻撃手法は直接的なものであるため、防御や対策が比較的容易です。

間接的なプロンプト注入 

間接的なプロンプトインジェクションは、大規模言語モデル（LLM）が外部リソースとやり取りできる状況で発生します。 例えば、LLMがウェブサイトやデータベースとやり取りしたり、ファイルのアップロード権限を付与したりする場合、間接的なプロンプトインジェクションのリスクが生じます。この脅威は急速に拡大しています。パロアルトネットワークスの分析によると、Googleによるウェブコンテンツのスキャン結果では、2025年11月から2026年2月の間に、間接的なプロンプトインジェクションを目的とした悪意のあるコンテンツが32%増加したことが判明しました。

プロンプトインジェクションを防ぐには？

即座の注入を防ぐために、いくつかの対策があります。これらの対策を順を追って見ていきましょう。

1. 入力のサニタイズ 

プロンプトインジェクションを防ぐ最初の方法は、大規模言語モデルがどの入力を受け入れ、どの入力を悪意のあるものとしてフラグを立て処理しないように設定することです。例えば、ロールプレイ中に以前のコマンドや注意事項を無視することを要求する入力は処理しないよう、モデルに学習させる必要があります。また、句読点を過剰に使用した入力も、モデルの挙動を乱すリスクがあります。まず講じるべき対策、そして最初の防御策は、モデルに対する純粋な入力が及ぼす影響を制限することです。

2. 権限の最小化

AIエージェントは、必要かつ実際に使用する情報へのみにアクセスできるようにすべきです。そうすることで、プロンプトインジェクションが発生した場合でも、AIエージェントによる重大な被害を防ぐことができます。 IBMの「2025年データ侵害コスト報告書」によると、AI関連の侵害被害を受けた組織の97％が適切なAIアクセス制御を欠いていたことが判明しており、メールの閲覧のみに使用するAIエージェントには、メールの作成や送信、あるいはメールを別の文書に転送して別の媒体へ送信する権限を与えるべきではないことが改めて強調されています。

3. ヒューマン・イン・ループ 

AIエージェントはほとんどのタスクを自動化できますが、特に重要なタスクにおいて、これらを完全な自動化に利用することは危険です。したがって、送金、請求書の発行、メールの送信、決済処理といった重要な分野では、AIエージェントが最終決定を下すことを防ぎ、必ず人間が最終決定を行うようにすべきです。そうすることで、プロンプトインジェクション攻撃が発生した場合でも、AIエージェントは重要なプロセスを完了させる前に、それを人間の管理下に委ねることができます。

4.出力フィルタリング

プロンプトインジェクションとは、入力を通じてAIエージェントや大規模言語モデルの出力を操作する攻撃手法です。したがって、AIエージェントや大規模言語モデルの出力をフィルタリングすることで、ほとんどのプロンプトインジェクション攻撃を被害を受けることなく回避することができます。

5. リアルタイムのプロンプト注入検知

専用の分類器とパターンマッチングエンジンが、入力データと出力データを継続的にスキャンし、危険な指示、潜在的な攻撃、および悪意のある構造を特定します。プロンプトインジェクション攻撃が検出された場合、出力の生成はブロックされます。 AIエージェントの権限と動作は制限されており、これによりプロンプトインジェクション攻撃の可能性を未然に防ぎます。この防御層は極めて重要です。セキュリティ調査によると、セキュリティ監査で評価されたAIシステムの73%がプロンプトインジェクションの脆弱性にさらされているにもかかわらず、専用のリアルタイムスキャンを導入していない現状では、高度な攻撃のわずか23%しか検出できていないことが分かっています。

6. 行動監視と異常検知

行動監視および 異常検知システムは、通常とは異なるデータソースを照会し、異常なプロンプトを検知してユーザーに通知します。これにより、AIエージェントや大規模言語モデルを監視すると同時に、AIエージェントが突然500API を試みるといった、潜在的なプロンプトインジェクション攻撃を直接検知することが可能になります。

7. ツール使用の承認

AIエージェントは、日々ますます多くのサードパーティ製アプリケーションやツールにアクセスできるようになっています。そのため、不適切に許可されたツールの使用は、プロンプトインジェクション攻撃の格好の標的となります。誰が、どのような条件でどのツールを使用できるかを適切に許可することで、AIエージェントをプロンプトインジェクション攻撃から守り、データ漏洩の原因となるボットになるのを防ぐことができます。もし、お使いのAIエージェントプラットフォームでメンバーの認証や権限管理が可能であれば、すでに一歩リードしていると言えます。

8. 規制の整合

世界各国の規制は、AIエージェントが悪意のあるコンテンツを生成することだけでなく、それ以上の脅威からも保護されるよう定めており、AIエージェントへのプロンプトインジェクション攻撃もその一つです。特に、NISTのAIエージェントセキュリティフレームワークでは、個人データを取り扱う操作、定義された閾値を超える取引、データ削除などの取り消し不可能な操作、および新しい外部システムへのアクセスについては、人間による確認（ヒューマン・イン・ザ・ループ）を義務付けています。 使用しているAIエージェントまたはAIエージェントプラットフォームが、グローバルな規制に準拠し、認証を受けていることを確認する必要があります。これにより、AIエージェントの運用がより安全になり、プロンプトインジェクション攻撃に対する耐性も高まります。

9. 監査とログ記録

AIエージェントのあらゆる動作や判断を確実に監査し、記録するようにしてください。これにより、異常な動作を把握したり、AIエージェントがどこで誤りを犯したかを特定したりすることが可能になります。プロンプトインジェクション攻撃が発生した後は、ログを監査・検証することで、同様の攻撃に対する予防策を講じることができます。

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方針

TextCortex 、ユーザーに安全で安心なAI体験を提供するため、4つの分野にわたるポリシーをTextCortex ：

  1. アプリケーションセキュリティ
  2. データのセキュリティとプライバシー
  3. インフラセキュリティ
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継続的に監視される制御

TextCortex 導入する前に、本製品が幅広い管理対象項目を継続的に監視できることをご承知おきください。TextCortexを使用すれば、以下の項目に該当する管理対象を監視することができます：

  • 用途
  • データ
  • 人々
  • 業務プロセス
  • ITインフラ
  • 物理的セキュリティ
  • クラウドインフラストラクチャ
  • IDおよびアクセス制御
  • プライバシー
  • お客様
  • 監視
  • 製品の配送プロセス
  • ベンダー

よくある質問

「プロンプトインジェクション」とは具体的にどのようなもので、なぜ企業はこれに関心を向けるべきなのでしょうか？

プロンプトインジェクションとは、攻撃者がAIエージェントの入力ストリームに悪意のあるテキストを混入させ、モデルを欺いて指示を無視させたり、データを漏洩させたり、不正な動作を行わせたりする攻撃手法です。これは単なる理論上のリスクではありません。Snykの調査によると、ClawHubのスキルの36%に検出可能なプロンプトインジェクションが含まれており、企業ではすでにエージェント型AIに関連する実際のCVEが確認されています。 

直接噴射と間接噴射の違いは何ですか？

直接的なプロンプトインジェクションとは、攻撃者がチャットインターフェースに悪意のあるコマンドを直接入力し、その場でシステムのプロンプトを乗っ取ろうとする攻撃です。間接的なプロンプトインジェクションはより巧妙で、攻撃者はウェブサイト、PDF、データベースのエントリなど、エージェントが参照する外部リソースの中に悪意のある指示を隠します。

入力のサニタイズだけでプロンプトインジェクションを防ぐことはできるか？

入力のサニタイズは最初の防御策ですが、それだけでは堅固な要塞とは言えません。これは、ロールプレイの接頭辞や「前の指示を無視する」といった文言、あるいは区切り文字の境界を破ろうとする過剰な句読点などのパターンを検知してブロックすることで機能します。 問題は、攻撃者が入力を難読化するための新たな手法を絶えず見つけ出していることです。サニタイズは時間を稼ぎ、明らかな攻撃を捕捉しますが、真に効果を発揮させるためには、権限制限、出力フィルタリング、監視と組み合わせて運用する必要があります。

プロンプトインジェクションをリアルタイムで検知する方法はありますか？

はい。専用の分類器やパターンマッチングエンジンは、入力されるプロンプトと出力される応答の両方を継続的にスキャンし、指示の書き換えや区切り文字の破綻といった敵対的な構造を探し出します。脅威のシグネチャが一致した場合、システムはリクエストをブロックしたり、エージェントの権限を制限したり、トラフィックをより安全なフォールバック先に転送したりすることができます。Microsoftをはじめとする各プラットフォームでは、このリアルタイム制御層として機能するプロンプトシールドやAIゲートウェイを提供しています。

世界的な規制では、実際に迅速な注入防御が求められているのでしょうか？

EU AI法、NIST AIリスク管理フレームワーク、ISO/IEC 42001といった規制では、AIシステムに対する透明性、人間の監視、およびリスク管理がますます求められています。これらの規制のいずれも「プロンプトインジェクション」という言葉をそのまま使用してはいませんが、不正な操作、データ漏洩、および有害な出力を防止するという要件は、プロンプトインジェクションの対策と直接結びついています。 

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