AIとセキュリティ入門 ― LLMを狙う攻撃と防御を体系的に学ぶSafety#security📝 Blog|分析: 2026年4月28日 12:51•公開: 2026年4月28日 12:50•1分で読める•Qiita LLM分析生成AIが業務に浸透する中、AI自体が攻撃対象となる新たな脅威が現実となるこの時代において、非常にタイムリーで欠かせないガイドラインを提供しています。間接的なプロンプトインジェクションやRAGポイズニングといった複雑な攻撃手法を、分かりやすく体系的に整理している点が素晴らしいです。OWASP Top 10を活用することで、開発者や組織が堅牢で安全な大規模言語モデル(LLM)アプリを構築するための素晴らしい指針となっています。重要ポイント•プロンプトインジェクションはOWASP LLM Top 10 2025で第1位の脅威として選ばれており、システムプロンプトを保護することの重要性を強調しています。•間接インジェクションのような革新的な攻撃手法では、外部コンテンツに隠されたUnicode制御文字などを使用してAIモデルを巧みに欺きます。•検索拡張生成(RAG)システムは、ベクトルストアに悪意のあるドキュメントが注入されてAIの挙動を歪める「RAGポイズニング」という特有のリスクに直面しています。引用・出典原文を見る"OWASP LLM Top 10 2025 で第1位に選ばれた、最も広く確認されている攻撃です。ユーザーが入力した内容で LLM のシステムプロンプトや動作を上書きします。"QQiita LLM2026年4月28日 12:50* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事The Ultimate 2026 Guide to Optimizing robots.txt for ChatGPT and AI Search新しい記事Optimizing Local LLMs: Qwen 3.6 27B Shines in Efficient Quantization Tests関連分析Safetyティーン向け安全設計の紹介2026年1月3日 09:26原文: Qiita LLM