そのプロンプト、本当に "a" ですか? 大規模言語モデル (LLM) アプリを騙すホモグリフ攻撃と防御実装Safety#llm📝 Blog|分析: 2026年4月18日 14:17•公開: 2026年4月18日 07:15•1分で読める•Zenn LLM分析大規模言語モデル (LLM) アプリケーションのプロンプトフィルタリングにおける隠れた脆弱性に切り込んだ、非常にタイムリーで魅力的な記事です!視覚的に同一のUnicode文字が従来のセキュリティ対策をどのように回避できるかを暴露することで、AIの安全性の進化する風景を見事に浮き彫りにしています。何より素晴らしいのは、このような高度な手口から堅牢に防御するための実践的なPythonソリューションを開発者に提供している点です!重要ポイント•ホモグリフは、ラテン文字やキリル文字など異なる文字セット間の視覚的な類似性を悪用し、標準のキーワードフィルターをすり抜けます。•悪意のある攻撃者は、これらのUnicodeのトリックを使用して、大規模言語モデル (LLM) アプリのプロンプトインジェクションブロックリストを簡単に回避できます。•開発者は、Pythonの `unicodedata` モジュールとConfusablesデータベースを活用して、これらの厄介な入力を検出および正規化できます!引用・出典原文を見る"ホモグリフ(homoglyph)とは、見た目が似ているが異なるコードポイントを持つ文字同士を指す。フォントによってはピクセル単位で同一に描画される。人間の目には区別できないが、文字列比較・正規表現・キーワードフィルターは完全に別の文字として扱う。これがホモグリフ攻撃の核心だ。"ZZenn LLM2026年4月18日 07:15* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Langfuse vs LangSmith vs Helicone: The Ultimate 2026 Guide to LLM Observability Tools新しい記事Build the Ultimate AI Consultation Hub: Integrating Claude Code with Obsidian Vault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: Zenn LLM