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AIPAIの安全性、セキュリティ、ガバナンス

金融機関が Amazon Bedrock 上に構築した顧客向けチャットボットにおいて、悪意あるユーザーがシステムプロンプトの指示を無視させるプロンプトインジェクション攻撃が確認された。また、モデルの応答に口座番号や社会保障番号が含まれるケースも報告されている。セキュリティチームは追加の運用オーバーヘッドを最小化しながらこれら両方の脅威を同時に防御したい。どのアプローチが最も適切か。

A
Lambda関数でユーザー入力を前処理してインジェクションパターンを正規表現で検出し、さらに出力テキストをAmazon Macieでリアルタイムスキャンして機密情報を除去するカスタムフィルタリング層を構築する
Lambda + Macieの構成は高い開発・運用負荷を伴い、MacieはS3の静的スキャン向けでLLMリアルタイム出力監視には設計されていない。
B
Bedrock Guardrailsでプロンプト攻撃フィルタを有効化してインジェクションを防止し、機密情報ポリシーを設定してPIIの自動マスキング・削除を入出力の両方に適用する
✓ 正解
Guardrailsのプロンプト攻撃フィルタが意味レベルのインジェクションを検出し、機密情報ポリシーがPIIを自動マスキングするため、単一サービスで両脅威を防御できる。
C
Bedrock Guardrailsのコンテンツフィルタリングポリシーのみを有効化して有害コンテンツをブロックし、別途IAMポリシーとVPCエンドポイントを組み合わせてプロンプトへの不正アクセスを制限する
GuardrailsのコンテンツフィルタリングはNSFW等の有害コンテンツをブロックする機能であり、プロンプトインジェクション対策は別の「プロンプト攻撃」フィルタで、PIIマスキングも含まれない。
D
AWS WAFのカスタムルールをAPI Gatewayに設定してインジェクション攻撃を検出しブロックするとともに、KMSによる入出力の暗号化で機密情報の保護も実現する
AWS WAFはHTTPシグネチャベース検出であり意味論的なプロンプトインジェクションを防げず、KMS暗号化はデータ保護でありモデル応答内のPII漏えい対策にはならない。

解説

Bedrock Guardrailsはプロンプト攻撃フィルタ(意味レベルのインジェクション検出)と機密情報ポリシー(PIIマスキング)を単一マネージドサービスで提供し、入出力両方に適用できる。追加開発なしで両要件を同時に満たせる。

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