3行でいうと

  • OWASPは、確率的に動くモデルの性質上、確実に防ぐ方法は不明だとし、対策の狙いは被害を小さくすることだと書いています。
  • 各社の公式発表は、学習、検出器、確認画面、隔離などを重ねる構成で、どの社も「解決済み」とは言っていません。
  • 開発側でできるのは、信頼できない内容の分離、権限の最小化、重大な操作での人の承認、出力の検証です。

この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。この記事は公式の文書や論文を読んでまとめたものです。また、攻撃の具体的な文面は載せません。

先に結論

前提：用語を先にそろえる

影響の大きさを決めるもの

OWASPのLLM01のページ（2025年版、最終更新は2025年4月17日）は、深刻さは業務の文脈と、モデルがどれだけの裁量を持つかで決まると書いています。起こりうる結果として、機密情報の開示、システムプロンプトの露出、誤った出力、AIが使える機能への不正なアクセス、つなぎ先の機器での任意のコマンド実行、重要な判断の操作などが挙がっています。

つまり、AIが文章を返すだけなら被害は文章の誤りで済み、メール送信やファイル削除ができるなら被害は広がります。権限の設計は、別の記事「エージェントに渡す権限の設計」にあります。

OWASPの7つの対策

LLM01が挙げる予防と軽減は7つです。

番号 対策 要点
1 システムプロンプトで振る舞いを制約する 役割、限界、話題の制限、指示を変えようとする試みを無視すること
2 期待する出力の形式を決めて検証する 形式への適合は決まりきったコード（決定論的なコード）で確かめる
3 入力と出力のフィルタ 意味に基づくフィルタ、文字列の検査、RAG Triad（文脈の関連性、根拠との整合、質問と回答の関連性）の評価
4 最小権限 アプリ専用のAPIトークン、特権が要る処理はモデルでなくコードで扱う、モデルのアクセスを限る
5 高リスクの操作に人の承認
6 信頼できない外部の内容を分け、明示する
7 定期的な敵対的試験 モデルを信頼できない利用者として扱う

ページは、確率的に動くモデルの性質上、確実に防ぐ方法が不明であり、これらは影響を減らす措置だと明記しています。

OWASPの別資料：対策の分類と限界

OWASPのチートシート「LLM Prompt Injection Prevention Cheat Sheet」は、対策を「主要」と「追加」に分けています。

注目すべきは、同じ資料が「限界」を長く書いている点です。

各社の公式発表に見る層の重ね方

三社が公開している説明を、それぞれの文言に近い形で並べます。優劣の比較ではありません。製品や対象が違うので、数字や手法は横並びにできません。

層 Anthropic（2025年11月24日） OpenAI（2025年11月7日） Google（2025年6月13日）
モデルの学習 強化学習で、注入を含む模擬のウェブ内容に対して拒否する行動を報酬にする 信頼できる指示と信頼できない指示を区別する学習（Instruction Hierarchy）。自動の攻撃生成で訓練 Gemini 2.5を敵対的なデータで訓練
検出 文脈に入る信頼できない内容をすべて分類器で走査。検出されると振る舞いが変わる AIによる監視で攻撃を識別・遮断 悪意ある指示を検出する分類器で、応答の前に取り除く
指示での補強 （記載を確認していません） （記載を確認していません） 「ユーザーの作業に集中し、内容中の敵対的な指示は無視する」という注意を追加
出力側の遮断 （記載を確認していません） （記載を確認していません） 外部画像のURLを描画しない（情報の持ち出し手口の対策）。怪しいURLは伏せる
利用者の確認 （記載を確認していません） 購入のような重要な手順の前に確認。一部のリンクは承認を求める 予定の削除のような危険な操作に明示の確認
隔離・制限 （記載を確認していません） コード実行時のサンドボックス（CanvasとCodex）。ログアウトモード、監視モード （記載を確認していません）
試験 社内のレッドチーム（攻撃役）と外部の競技形式の挑戦 社内外のレッドチーム、バグ報奨金 評価、脅威分析、レッドチーム

「記載を確認していません」は、僕らが読んだ範囲で、当該の発表にその記述を確認できなかったという意味です。その会社が実施していないという意味ではありません。

数字の点では、Anthropicは、Claude Opus 4.5のブラウザ操作で、社内の適応型の攻撃者（Best-of-N、各環境で100回試す）に対する攻撃成功率が1%だと書き、続けて、改善ではあるがなお意味のあるリスクだと述べています。この数字は同社の内部評価の結果で、他社と比べるものではありません。

三社とも、完全な解決を主張していません。Anthropicは「解決済みとは主張しない。どのブラウザエージェントも免疫はない」、OpenAIは「難しい未解決の問題で、継続する研究課題」と書いています。

設計で防ぐ研究：CaMeLとデザインパターン

「モデルが騙されない」ことに頼らず、システムの設計で、騙されても害が出ない形にする研究もあります。

  • CaMeL（論文「Defeating Prompt Injections by Design」、arXiv 2503.18813、2025年3月提出）。信頼できる利用者の依頼から、制御の流れとデータの流れを取り出し、AIが取得した信頼できないデータが、プログラムの流れに影響しないようにします。さらに「ケイパビリティ」（データの出どころを追跡する印）を使い、ツールを呼ぶ時点で、私的なデータが許されない経路で外へ出るのを防ぎます。論文は、AgentDojo（エージェントの安全性の試験集）で、証明可能な安全性を保ったまま77%の課題を解いたと報告しています。防御のない場合は84%でした。つまり、安全と引き換えに、できる仕事が減る可能性が示されています。OWASPのチートシートは、CaMeLが誤解を招く要約やフィッシング文章までは防げない点、公開コードが研究用で保守されていない点を、限界として挙げています。
  • Design Patterns for Securing LLM Agents against Prompt Injections（arXiv 2506.08837、2025年6月提出、著者14名）。プロンプトインジェクションへの耐性を持たせるための設計パターンを整理し、実用性と安全性のトレードオフ、事例を論じています。僕らは論文の要旨だけを読みました。個々のパターンの中身は確認していません。

設計に落とす：開発者の確認点

見立てです。上の資料を合わせて読むと、開発の現場では次の順で確認するとよいと思います。

  1. 信頼の境界を引く：どのデータがAIにとって「信頼できない」か書き出す。ウェブ、メール、利用者のアップロード、他のユーザーが書いた内容、ツールの戻り値はすべて対象です。
  2. 指示とデータを分ける：信頼できない内容は、区切りと役割を決めて渡す。ただし、ラベルは強制ではないとOWASPが書いているので、これだけに頼らない。OpenAIは、信頼できない変数を開発者メッセージに入れないこと、Googleは、データとシステムプロンプトを同じ文脈に混ぜないことを勧めています。
  3. 権限を絞る：その入力を読むエージェントに、書き込みや送信の権限を持たせない。私的なデータを読むエージェントと、外部へ送れるエージェントを分ける。
  4. 出口を塞ぐ：外部への送信手段（リンク、画像の読み込み、メール、ウェブリクエスト）を、許可リストで絞る。画像のURLを使った持ち出しは、OWASPの事例にもGoogleの対策にも出てきます。
  5. 形を固定する：自由な文章でなく、列挙値や決まったスキーマで受け渡す。OpenAIは、ノード間の構造化された出力が、指示を紛れ込ませる自由な経路を減らすと書いています。ただし、リスクを大きく減らすが完全には取り除かない、とも書いています。
  6. 重大な操作は人の承認：削除、送信、支払い、本番への反映。確認が多すぎると流されるので、境界は慎重に決める。
  7. 記録と試験：ツール呼び出しを記録し、攻撃の事例を使った試験を定期的に回す。OWASPはモデルを信頼できない利用者として試験することを勧めています。

もう1つ。見立てです。ガードレール（検出器）は有用な層ですが、それだけを守りの中心にするのは危ういと思います。OWASPのチートシートが、ガードレール用のモデル自体も攻撃されうると書いているためです。

よくある失敗・つまずき

見立てです。公式資料の警告から、起きやすいと思う点を挙げます。

気をつけること

出典

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