LLMへの間接プロンプトインジェクション攻撃：論文調査メモ
LLMへの間接プロンプトインジェクション攻撃：論文調査メモ
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| ジャンル | セキュリティ |
| 日付 | 2026-08-02 |
| 元記事 | Zenn |
要約
間接プロンプトインジェクション（Indirect Prompt Injection）攻撃に関する論文を読んだ調査メモ。この攻撃は、外部データソース（Webページ・文書・メール等）に悪意ある指示を埋め込み、LLMがそのデータを処理する際に指示に従わせる手法で、ユーザーが直接指示を入力しなくても攻撃が成立する点が特徴。エージェント型AIが外部コンテンツを積極的に参照・処理するケースが増える中、攻撃面が急速に拡大している。防御手段として、信頼境界の明確化・コンテンツのサンドボックス処理・LLM出力の意図確認フローの設計が挙げられているが、汎用的な完全対策はまだ存在しない。AIシステム設計者・セキュリティ担当者が把握すべき現実的な脅威として整理されている。