攻撃手法
LLM Data Leakage
LLM Data Leakage
定義
LLMやAIアプリへの入力、ログ、学習、RAG連携、プラグイン経由で機密情報が意図せず外部や別利用者へ漏れるリスク。
詳細解説
LLM Data Leakageはモデル自体だけでなく、プロンプト履歴、ベクトルDB、ツール実行ログ、外部連携、共有設定で起きます。データ分類とログ設計が重要です。
ポイント
- 入力データとログの扱いを確認する
- RAGや外部ツール連携も漏えい経路になる
- 機密情報のマスキングやDLPを組み合わせる
関連用語
よくある質問
LLM Data Leakageとは？
LLMやAIアプリへの入力、ログ、学習、RAG連携、プラグイン経由で機密情報が意図せず外部や別利用者へ漏れるリスク。
LLM Data Leakageについて詳しく知るには？
LLM Data Leakageはモデル自体だけでなく、プロンプト履歴、ベクトルDB、ツール実行ログ、外部連携、共有設定で起きます。データ分類とログ設計が重要です。
LLM Data Leakageのポイントは？
入力データとログの扱いを確認する RAGや外部ツール連携も漏えい経路になる 機密情報のマスキングやDLPを組み合わせる
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