OWASP LLM脅威トップ10：スカイハイSSEがリードする方法

By Sarang Warudkar - Sr. CASB Technical Product Marketing Manager、Skyhigh Security

2024年12月16日 3 分で読む

大規模言語モデル（LLM）の急速な導入は、顧客とのインタラクションの改善から高度なデータ分析の実現まで、組織のAI活用に革命をもたらした。しかし、AIのパワーには、新たなセキュリティの脆弱性に対処する責任が伴います。単純なプロンプトレベルの保護ではもはや不十分であり、必要なのはAIパイプラインを効果的に保護するための強力でシステム全体のアプローチです。

AIセキュリティのパイオニアであるSkyhigh SSEは、2025年のOWASP Top 10 LLMの脅威に沿った包括的なフレームワークを提供し、AIシステムの安全性、倫理性、信頼性を確保します。主なリスクと、Skyhigh SSEがどのようにリスクを軽減するかを見てみましょう。

AIセキュリティへのシステムレベルのアプローチ

OWASPのLLM脅威トップ10は、LLMアプリケーションの安全性を確保するための明確なロードマップを提供し、AIシステムの入力と出力からモデルのトレーニングやサプライチェーンに至るまで、すべての段階にわたって可視化と制御を強調しています。

OWASP LLM脅威トップ10とSkyhigh SSEを使用した緩和策

1.プロンプト・インジェクション
プロンプト・インジェクションは、悪意のある入力によってLLMの動作を操作し、出力や機密データを危険にさらします。

スカイハイSSEを使用したミティゲーション：

• シャドーITとURLフィルタリングにより、信頼できるAIサービスのみにアクセスを許可する。
• DLPポリシーと 入出力フィルタリングで有害なプロンプトをブロック。
• Remote Browser Isolation (RBI)を使用した安全なAIインタラクション。
• 操作されないように出力を検証する。

2.機密情報の漏洩
LLMは、意図せずにPII、財務データ、またはビジネスクリティカルな情報を公開する可能性があります。

スカイハイSSEを使用したミティゲーション：

• 機密入力をマスクするためのデータサニタイズ。
• 機密データの漏えいを検知し、ブロックするDLPポリシー。
• 最小特権アクセスを導入し、データの露出を制限する。

3.サプライチェーンの脆弱性
サードパーティのモデル、データセット、プラグインは、バックドア、バイアス、セキュリティ上の欠陥を持ち込む可能性がある。

スカイハイSSEを使用したミティゲーション：

• シャドーIT管理により、利用を確認済みのプロバイダーに制限する。
• 外部コンポーネントの完全性とリスクを監査する。
• データセット、プラグイン、モデル間でサニタイズを強制する。

4.データとモデルのポイズニング
攻撃者は学習中に悪意のあるデータを注入し、モデルの動作を破壊する。

スカイハイSSEを使用したミティゲーション：

• DLPフィルタリングを適用し、有害なコンテンツをブロックする。
• データソースを検証し、信頼性を確保する。
• リスキープロンプト検出のような危険な行動監視ツールで異常を検出する。

5.不適切な出力処理
無効化されていない出力は、機密データを暴露したり、SQLインジェクションのようなリスクを引き起こす可能性があります。

スカイハイSSEを使用したミティゲーション：

• レスポンスファイアウォールを導入し、出力を検証する。
• ゼロ・トラスト・ポリシーを適用し、厳格な出力制御を行う。
• RBIを使用して曝露を防ぐ。

6.過剰な権限
過剰な権限を持つLLMは、未承認のシステムやデータと相互作用する可能性がある。

緩和：

• エンタイトルメント・コントロールで機能を制限する。
• 承認されたプロンプトのみがシステムと相互作用するようにする。
• 行き過ぎを制限するために相互検証を利用する。

7.システム・プロンプトの漏洩
攻撃者はシステムレベルの命令を悪用し、機密設定にアクセスする。

スカイハイSSEを使用したミティゲーション：

• DLPポリシーを使用して、システムプロンプトへのアクセスをブロックする。
• 重要な構成を分離する。
• 漏れを防ぐために出力をフィルタリングする。

8.ベクターとエンベッディングの弱点
安全でない埋め込みとベクトル・データベースは、不正アクセスのために操作される可能性がある。

緩和：

• 安全なアクセスのためのエンタイトルメント・コントロールを実施する。
• ベクターを検証し、サニタイズする。
• 継続的に異常を監視する。

スカイハイSSEを使用したミティゲーション：

• リスキープロンプト検出のような危険な行動監視ツールで異常を検出する。

9.誤った情報
LLMは不正確な、あるいは誤解を招くような出力（幻覚）を出すことがあり、信頼性を損なう。

緩和：

• LLMを信頼できるRAGフレームワークに接続する。
• 自動化されたツールと人間の監視を使用して、出力を相互検証する。
• 矛盾を監視し、誤った情報を修正する。

10.無制限の消費
過剰なクエリはシステムを圧迫し、リソースの枯渇につながる。

スカイハイSSEを使用したミティゲーション：

• 安定性を維持するため、レート制限とスロットリングを実施する。
• 入力検証によってクエリのサイズを制限する。
• QoSポリシーを適用してリソース割り当てを最適化する。

前進への道：スカイハイSSEによる包括的なAIセキュリティ

最新のAIシステムは相互に接続され、データ駆動型であるため、プロアクティブなシステムレベルのセキュリティアプローチが求められます。Skyhigh SSEは、OWASPトップ10の脆弱性の全領域に対応することで、業界をリードしています。

プロンプト・インジェクション、機密データの漏洩、過剰なエージェンシーなどのリスクを軽減することで、Skyhigh SSEは、企業がパフォーマンスとスケーラビリティを維持しながらAIアプリケーションを保護することを可能にします。

AIの未来を守る

Skyhigh SSEは、企業が安全かつ倫理的にAIの可能性を最大限に引き出せるよう支援します。先進的なセキュリティツールと多層的な保護機能により、Skyhigh SSEはAIの導入が信頼性、拡張性、コンプライアンスを維持できることを保証します。

私たちは共に、AIの未来を守ることができる。

組織のAIジャーニーを保護する準備はできていますか？ここをクリックして、Skyhigh Security がどのようにAIアプリケーションを保護し、AI時代のデータ保護をリードしているかについて詳細をご覧ください。

ブログへ戻る