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大規模言語モデルAI安全性・アラインメントZenn AI/ML掲載日時: 2026年10月28日 1:00

社内RAGは権限制御だけでは不十分

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社内RAGは権限制御だけでは不十分

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    AI Security Labは模擬的な社内RAG環境で10件のテスト(PI-062-01〜PI-062-10)を実施。

  2. なぜ重要か

    取得可能な文書を絞っても、許可された文書内の機密フィールドの過剰開示は防げない。アクセス制御と出力チェックは別々に設計する必要がありそうだ。

わからないところ、AIに聞けます

質問と回答はこのページに公開されます。

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背景と解説

実験は段階的に進む。アクセス制御が全くない状態(PI-062-01)では、一般ユーザーへの回答に個人の携帯番号、人事評価情報、本番設定文書の模擬APIキーが含まれた。LLMにユーザーの部門と役職を伝えるだけ(PI-062-02)では不正な文書を取得できたままで、認可はアプリケーション側で強制すべきであり、プロンプト指示は補助にすぎないとラボは結論づけた。

Retrieverが部門で絞り込み(PI-062-03)、続いて役職と文書で絞り込むと(PI-062-04)、営業の一般社員は管理職専用の営業戦略文書を取得できず、sales-manager01は取得できた。しかし許可文書内の開示は解決しなかった。営業の一般社員は閲覧を許可された顧客連絡先文書から依然個人の携帯番号を入手できた。ラボは、最終回答だけでは区別できない三つの問いを分けて考える。取得文書が認可されているか、LLMに実際に渡された文書が認可されているか、回答自体が適切で根拠があるか、である。

プロンプト比較(PI-062-10)では、取得テキストを信頼できないデータとして扱うよう指示する強化プロンプトで個人番号の出力が減ったが、ベースラインでも攻撃マーカーは出ず、インジェクション耐性の改善は確認できなかった。また強化実行でも、根拠文書に裏付けのない営業施策・計画・ROI/KPIの具体値が生成されたと指摘。認証、Retrieverの認可、コンテキストのログ記録、プロンプト指示、出力検証を別々の制御として推奨し、結果は全経路・全入力での安全性を証明するものではないと注意を促した。

よくある質問
部門・役職の制御を追加すればデータ漏えいは完全に防げたか?
いいえ。Retriever制御後、検証した事例では制限文書は検索結果とLLMのコンテキストから除外されたが、営業の一般社員は依然、閲覧が許可された顧客連絡先文書から個人の携帯番号を取得できた。
強化プロンプトで個人情報の出力は減ったか?
比較では、ベースラインプロンプトが6回中2回個人の携帯番号を出力したのに対し、強化プロンプトは6回中0回だった。試験回数が少ないため、一般的な効果や因果関係は主張できないとラボは述べた。
強化プロンプトで間接プロンプトインジェクションは防げたか?
ベースラインを含む12回のLLM呼び出しのいずれでも攻撃マーカーは出力されず、その指標で強化による改善は確認できなかった。
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