AI 監査

LLM 脆弱性スキャン

企業

大規模なモデル アプリケーションが起動された後、プロンプト インジェクション、機密データの漏洩、およびエージェントの不正な呼び出しが新たな高頻度のリスクになりました。 LLM 漏洩スキャンは、RAG、エージェント、および API ゲートウェイのシナリオ向けに特別なプローブを設計し、悪意のある命令やデータ漏洩をシミュレートし、ビジネスに損害を与える前に保護ギャップを特定します。

200

注入プローブ

PII

漏れ検出

エージェント

通話監査

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業界の課題

現状では不十分な理由

  • 従来の AppSec ツールは失敗する

    SQLi/XSS スキャンでは、プロンプト攻撃対象領域を理解できません。

  • RAG データの境界があいまいになる

    コンテンツを取得すると、内部ドキュメントが外部ユーザーに公開される可能性があります。

  • エージェントツールの呼び出しが制御不能です

    モデルは、未承認の API またはシステム コマンドをトリガーする可能性があります。

GCSA アプローチ

課題解決の方法

  • プロンプトインジェクションプローブライブラリ

    脱獄、間接注入、複数ラウンドの誘導シナリオをカバーします。

  • 機密データの漏洩の検出

    出力内の PII、キー、内部文書の漏洩を特定します。

  • エージェントの動作監査

    権限と意図の一貫性に関するツール呼び出しを文書化して評価します。

コア能力

製品能力モジュール

LLM アプリ向けセキュリティスキャン — プロンプトインジェクション、データ漏洩、モデル悪用

プロンプトインジェクション検出機密データ漏洩スキャンAgent 行動監査プロンプトインジェクション検出機密データ漏洩スキャンAgent 行動監査
導入プロセス

RAG / Agent 注入评估

针对 prompt 注入、工具越权与 PII 外泄的专项剧本，覆盖 ChatGPT/Claude 自建网关。

200+预置越狱与注入探针

  1. Agent 架构测绘

    梳理 system prompt、RAG 索引、function calling 与外部 API 边界。

    含 MCP/Plugin 工具链权限矩阵

  2. 剧本定制

    按业务场景生成 DAN、角色劫持、间接注入与数据外泄用例集。

    支持多语言 prompt 变体

  3. 批量探针执行

    自动化运行越狱、越权调用与 context 污染测试，记录完整对话链。

    并发速率可配，避免 API 限流

  4. 风险矩阵输出

    按可利用性×影响排序，附 gateway 策略与 prompt 加固清单。

    可直接导入 AI Gateway 规则模板

ユースケース

対象者と活用タイミング

Enterprise Copilot のオンライン評価

内部ナレッジ ベース Q&A では、データへの不正アクセスを防ぐ必要があります。

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