[レポート公開] そのAIが事業を止める。実攻撃で判明した内製AIの脆弱性 5選
セキュリティエンジニアが実証。RAGやAIエージェントに共通する「致命的な設計ミス」と防衛策を特定。
AIセキュリティプラットフォーム「MODEL SAFE」を開発する株式会社MONO BRAIN（本社：東京都渋谷区、代表取締役：加藤 真規）は、企業が実運用するAIアプリケーションの安全性を検証した最新レポート「実攻撃で判明した、内製AIの脆弱性 5選（2026年4月版）」を公開しました。本レポートは、本番環境での3,000件超の攻撃検知知見に基づき、事業継続を揺るがす「Critical」判定の脆弱性と、その具体的な防衛策を詳説するものです。
▼ 実証レポートをダウンロード（無料）
https://modelsafe.jp/download/ai_vulnerability_report_202604
■ 背景：AIの性能問題ではなく、設計と運用の「不備」がセキュリティリスクに
多くの企業がAIの内製化を進める中、セキュリティ設計の不備が「見えない撤退リスク」として顕在化しています。本実証テストでは、Google製のオープンソースLLM「Gemma 3:4B」を使用しました。高度な専用モデルではなく、一般的な業務AIとして広く利用されているクラスであるにもかかわらず、設計上の盲点を突くことで、機密情報の漏洩やデータベースの破壊が容易に成立することが明らかになりました。
■ 実証された5つの脆弱性
本レポートでは、一般的な業務AI（Gemma 3:4B）を用いた標準的な構成において、以下の致命的な欠陥を暴いています。
Prompt Injection（機密漏洩）:
役割変更指示により、秘匿された内部コストや顧客戦略が平文で流出。
Tool Privilege Abuse（データ破壊）:
認証不備と権限設計の甘さを突き、顧客データベースを外部から全件削除。
Indirect Prompt Injection（ガードレール突破）:
取引先メール等を介したデータ汚染により、AIに偽の個人情報を生成・出力させる。
Supply Chain Vulnerability（判断の乗っ取り）:
精度評価を完璧にすり抜け、特定の申請者のみ信用スコアを不正操作するバックドア。
Data Poisoning（フィルタ無効化）:
わずか1件の偽フィードバックで、システム全体の判断ロジック（スパム判定等）を反転。
■ 改善ロードマップ：ガバナンス基盤の構築へ
実証結果に基づき、組織が直ちに取り組むべき改善ステップを提示しています。
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Phase 1（0~1ヶ月） |
データの最小化、認証の追加、DB権限の制限。 |
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Phase 2（1~3ヶ月） |
入出力サニタイズ層の構築、モデル整合性検証の導入。 |
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Phase 3（3ヶ月~） |
監査ログの運用、定期的なレッドチーミングの実施。 |
■ AIセキュリティプラットフォーム「MODEL SAFE」について
「MODEL SAFE」は、プロンプトインジェクションやサプライチェーン攻撃から企業のAIシステムを保護する統合プラットフォームです。単なる防御に留まらず、本番環境での膨大な検知実績に基づいたモニタリングとポリシー違反検知を提供し、将来の規制対応や社内ガバナンスを支える強固な基盤（ガバナンス基盤）を提供します。
【株式会社MONO BRAIN 会社概要】
代表者：代表取締役 加藤 真規
事業内容：AIセキュリティ・ガバナンスプラットフォーム「MODEL SAFE」の開発・運営
AIガバナンス協会 正会員
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