LLMとAIエージェントのセキュリティレビュー

LLM & AI Agent Security Reviewは、AIワークフローを取り巻くセキュリティと運用上の境界を、スコープを定めて評価するものです。合意したシステム、シナリオ、アクセス、安全なテスト条件を調べ、プロンプトインジェクション、データの露出、安全でない出力、検索、権限、有人への引き継ぎに関する懸念を特定します。承認されたAIワークフローに焦点を当て、スコープ内で観察された脆弱性、安全でない出力、プロンプトインジェクションの経路、データ露出のシナリオを報告します。このレビューは、何に最初に対処すべきか、どこでさらなる実装やテストが必要かを判断するための、より実践的な根拠をチームに提供します。

何であるのか

レビューは、AIワークフローとアーキテクチャのヒアリングから始まります。どのモデルやエージェントを使っているか、どの情報を受け取るか、どの検索やツールが接続されているか、どの操作を行えるか、どこで人が責任を持ち続けるかを確認します。合意した範囲内で、テストでは、プロンプトインジェクションへの挙動、データ露出の経路、安全でない出力の扱い、検索のリスク、ツールの権限、操作の境界、ログ記録、引き継ぎを調べることができます。指摘事項は、背景と釣り合いのとれた是正指針とともに記録します。変更の実施後に、再テストを合意のうえ行うことができます。作業は安全なテストの範囲と承認されたスコープ内で行い、稼働中のシステムを妨げない手法を選びます。

誰のために

AIセキュリティレビューは、次のようなチームに適しています。

ツール、データ、ユーザー、運用上の境界が定まったAIアシスタントやエージェントのワークフローを持つチーム
より広く使う前に、プロンプト、検索、権限、出力、引き継ぎのリスクをより体系的に把握する必要があるチーム
スコープ内のAIの安全性を正確に把握できる指摘事項と是正の優先順位を得たいチーム
AIワークフローの評価と、関係のないインフラを含むより広範なペネトレーションテストとを区別する必要があるチーム

明確にするのに役立つこと

このレビューでは、次の点が明確になります。

テストが必要な、合意したAIのシナリオ、データの経路、検索の情報源、ツール、操作
プロンプトインジェクション、安全でない出力、過剰な権限、ツールの悪用、データの露出について管理策が必要になり得る箇所
現在のワークフローで確認できるログ記録、承認、フォールバック、有人への引き継ぎの境界
指摘事項のうち、本番環境での修正、再テスト、ベンダーへの確認、ガバナンス上の判断、別スコープのセキュリティ作業が必要なもの

含まれる内容

承認されたシステム、シナリオ、アクセス、安全なテストの範囲、除外事項についての書面による確認
モデル、検索、データ、ツール、権限、操作、引き継ぎを対象とするAIワークフローとアーキテクチャのヒアリング
合意したプロンプトインジェクション、データ露出、安全でない出力、検索、権限のシナリオに対する管理されたテスト
実践的な背景、優先度、是正指針をまとめた指摘事項報告書
スコープ内でのログ記録、操作の境界、フォールバック時の挙動、人による承認ポイントのレビュー
引き渡しの協議と、別途合意した是正後の再テストの選択肢

含まれていないもの

関係のないアプリケーション、インフラ、ネットワーク、ベンダーを対象とする本格的なペネトレーションテスト
無制限の攻撃的テスト、稼働中のシステムの妨害、承認された範囲外へのアクセス
モデルの学習、ファインチューニング、モデルの置き換え、本番環境での修正、常時監視、マネージド型の検知、緊急対応
法的助言、正式な認証、コンプライアンス上の承認、AIの安全性の約束
あらゆる脆弱性、安全でない出力、インジェクションの経路、データ露出のシナリオが発見またはなくされるという主張

それを選ぶべきとき

ワークフローが、その情報源、権限、ツール、ユーザー、判断の境界を特定できる程度に定まっており、チームがそのリスク状況について独立した見解を必要としている場合は、LLM & AI Agent Security Reviewをお選びください。より広い展開の前、連携に変更があった後、あるいはプロンプトインジェクション、検索、ツールによる操作、機密情報についてチームが懸念を持っている場合に役立ちます。一方、活用例、データの境界、担当体制がまだ明確でない場合にはあまり適していません。まずワークフローのディスカバリーやガバナンスが必要なことがあります。レビューが最もうまく機能するのは、承認されたアクセス、安全なテストシナリオ、是正の判断を担う担当者がそろっている場合です。

私たちのアプローチ

テスト開始前に、対象のシステムと安全なシナリオについて合意します。レビューでは、合意したワークフローの中で、攻撃者や予期しない入力が、プロンプト、検索、ツールの利用、出力、権限、ユーザーの判断にどう影響し得るかを検討します。妨害を伴うテストは避け、作業は承認されたシステムの範囲内で行います。指摘事項では、観察された挙動と前提を区別し、釣り合いのとれた次のステップを説明します。課題によっては、設定、コード、権限の変更、情報源のガバナンス、人によるレビュー、別途のセキュリティ業務で対処できるものもあります。テストの通過は、テストした状況と構成についての結果として記録します。引き渡しでは、是正、担当体制、再テストの判断のための文書化された根拠をチームに提供します。また、テストの証跡が及ぶ範囲も記載します。すなわち、評価の対象外とした領域、提供されたアクセスに依存したこと、そしてモデル、情報源、ツール、展開の設定の変更によって新たな問いが生じ得る箇所です。これにより、より慎重で継続的なフォローアップを支えます。

LLM & AI Agent Security Reviewのサービスページを見る