投稿者 global-ai-media 
生成AIの実装が進む中、大規模言語モデル（LLM）に対するセキュリティ攻撃は理論上の懸念から「現実の脅威」へと変化しています。本記事では、Hackernoonの考察をベースに、従来のプロンプト防御の限界と、機密情報を守るために日本企業が採るべき「秘匿知識（Secret Knowledge）」に対する新たな防御アプローチについて解説します。
「理論上の脅威」から「実務上のリスク」へ
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）のセキュリティに対する認識は、この1年で大きく変化しました。初期の「変な回答をするかもしれない」という懸念は、現在では「プロンプトインジェクション（意図的な指示によるハッキング）」や「学習データの抽出攻撃」といった、具体的かつ技術的なセキュリティリスクへと移行しています。
Hackernoonの記事『Rethinking LLM Security: Secret Knowledge Defenses』が指摘するように、これはもはや研究室レベルの話ではなく、実社会における喫緊の課題です。特に、顧客対応チャットボットや社内ナレッジ検索（RAG）システムを導入する日本企業にとって、AIが保持する「秘匿すべき知識（社外秘情報やシステムプロンプト）」が外部に流出するリスクは、ブランド毀損や法的責任に直結します。
「言うな」と指示するだけでは守れない構造的限界
多くの企業が最初に陥る誤解は、システムプロンプト（AIへの基本指示）に「この情報は絶対に漏らしてはいけません」と書けば安全だと思い込んでしまうことです。
しかし、現在のLLMの特性上、自然言語による制約は絶対的なセキュリティ担保にはなり得ません。攻撃者は「開発者モード」を装ったり、複雑な論理パズルの中に質問を隠したりすることで、AIのガードレールを回避しようと試みます。LLMは確率的に言葉を紡ぐエンジンであり、厳密な論理回路を持つ従来のプログラムとは異なるため、言葉による禁止事項だけでは防御壁として不完全なのです。
「秘匿知識」を守るための多層防御アプローチ
では、どのようにしてAIシステムの「秘匿知識（Secret Knowledge）」を守るべきでしょうか。記事の視点および現在のセキュリティトレンドを踏まえると、以下の技術的・構造的アプローチが重要になります。
1. LLMと機密データの構造的分離
LLM自体に機密知識をすべて覚え込ませるのではなく、外部データベース参照（RAG：Retrieval-Augmented Generation）の形をとり、かつその参照権限を厳格に管理することが基本となります。LLMはあくまで「文章の生成」に徹し、情報の取得に関しては従来のIAM（Identity and Access Management）の制御下に置くアプローチです。
2. 入出力のフィルタリング（ガードレール）
LLMの前後に、入力内容と出力内容を監視する別のAIモデルやルールベースのフィルター（ガードレール）を配置します。これにより、プロンプトインジェクション攻撃と思われる入力を事前に遮断したり、クレジットカード番号や特定の社内用語が含まれる回答を事後的にブロックしたりすることが可能になります。
3. シークレットトークンやハニートークンの活用
セキュリティ分野で用いられる「ハニートークン（おとりデータ）」の概念をLLMに応用する動きもあります。特定の条件下でのみ開示されるべき情報を、特殊なトークン（文字列）として管理し、そのトークンが出力されそうになった場合にシステム側で強制終了させるなどの仕組みです。
日本企業のAI活用への示唆
日本の組織文化や法規制（個人情報保護法など）を鑑みると、AIセキュリティは「導入のブレーキ」ではなく、「信頼の基盤」として捉える必要があります。以下に、意思決定者およびエンジニアが意識すべきポイントを整理します。
リスクの受容レベルを明確にする
「リスクゼロ」を目指すとAI活用は不可能です。社内向けのアシスタントであれば多少のハルシネーション（嘘の回答）は許容できるかもしれませんが、顧客向けの自動応答では情報漏洩は致命的です。用途に応じたセキュリティ基準を策定してください。
「人」による最終確認のプロセスを設計する
技術的な防御策に加え、オペレーションによるカバーも重要です。特に機微な情報を扱う業務では、AIの出力をそのまま顧客に提示するのではなく、人間（Human-in-the-loop）が確認するフローを組み込むことが、日本企業らしい品質担保につながります。
ベンダー依存からの脱却とガバナンス
LLMプロバイダー（OpenAIやMicrosoft、Googleなど）もセキュリティ機能を強化していますが、自社のデータガバナンスは自社で責任を持つ必要があります。機密情報はAPI経由で送信する前にマスキングする、あるいは自社専用環境（VPCやオンプレミス）でLLMを動かすなど、データの重要度に応じたアーキテクチャ選定が求められます。
AIの進化は早く、攻撃手法も日々高度化しています。一度構築して終わりではなく、セキュリティ対策も継続的にアップデートしていく体制（MLOps/LLMOps）が不可欠です。