ガードレール

AI(企業向け)

2026年版】LLMジェイルブレイク対策ガイド——「プロンプトインジェクション」とは別物。Crescendo・Many-shot・Policy Puppetryで”モデル自身の安全機構”を破る手口と、入出力分類器・マルチターン会話監視・レッドチームによる多層防御

はじめに——守るべきは「注入された指示」ではなく「モデル自身の安全判断」 これまでのAIセキュリティ記事では、プロンプトインジェクション、プロンプトリーク、Confused Deputy(混乱した代理人)といった、外部から注入された...
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【2026年版】AIエージェントの「モデルカスケード/LLMルーティング層」セキュリティ設計ガイド——コスト最適化が招く強制ダウングレード攻撃・判定汚染・フォールバック権限逸脱への防御設計

「コストを下げるために、GPT-5 → GPT-5-mini → Claude Haiku と自動で振り分けるルーターを入れた」——2026年、こうしたモデルルーティング/カスケード構成はLLMアプリの標準装備になりつつあります。しかし、...
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AIエージェントの「出力汚染」攻撃対策ガイド【2026年版】——Agent-to-Agent通信・MCP応答・RAG検索結果に毒を仕込まれたとき、下流エージェントが暴走しない「出力検証チェーンの設計」

はじめに——「認証は通っているのに、AIが暴走する」という新しい脅威 2026年、AIエージェントの活用は「1体のAIに質問する」段階から、「複数のAIエージェントが連携して業務を遂行する」マルチエージェント時代へと移行しています。...
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AIガードレール設計・実装ガイド【2026年版】|入出力フィルタリング・PII自動マスキング・有害コンテンツ検出——本番AIシステムに「安全装置」を組み込む実務手順

AIガードレール設計・実装ガイド【2026年版】|入出力フィルタリング・PII自動マスキング・有害コンテンツ検出——本番AIシステムに「安全装置」を組み込む実務手順 目次 はじめに——AIシステムに「ブレーキ」はある...
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AIエージェントの「本番投入前テスト」完全ガイド【2026年版】|ハルシネーション検出・権限逸脱テスト・コスト暴走シミュレーション・Human-in-the-Loop設計パターン——「動いたから本番」で事故を起こさないための品質保証フレームワーク

はじめに——「動いたから本番」が最大の事故原因 AIエージェントを構築し、デモで見事に動いた。次のステップは本番投入——多くの企業がこの流れで進んでしまいます。 しかし、AIエージェントのデモ環境での成功と本番環境での信頼性に...
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