MONO BRAIN、内製AIの「致命的な設計ミス」を指摘する新レポートを公開

株式会社MONO BRAINは、企業が実運用するAIアプリケーションの脆弱性を実証したレポート「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。本レポートでは、機密情報の漏洩やデータ破壊につながる5つの致命的な脆弱性と、その具体的な防衛策が詳説されています。

AI内製化に伴う「見えない撤退リスク」を指摘

見出し

1 AI内製化に伴う「見えない撤退リスク」を指摘
2 実証で判明した5つの致命的な脆弱性とは
3 AIガバナンス基盤構築への改善ロードマップを提示
4 AIセキュリティプラットフォーム「MODEL SAFE」
5 ソース元

多くの企業でAIの内製化が進む一方、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。MONO BRAINが実施した実証テストでは、Google製のオープンソースLLM「Gemma 3:4B」を使用しました。これは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のものです。しかし、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ったといいます。

実証で判明した5つの致命的な脆弱性とは

同レポートでは、一般的な業務AIを用いた標準的な構成において、以下の5つの致命的な欠陥が指摘されています。

Prompt Injection（プロンプトインジェクション）: 役割変更指示により、秘匿された内部コストや顧客戦略といった機密情報が平文で流出する危険性があります。
Tool Privilege Abuse（ツール権限乱用）: 認証不備や権限設計の甘さを突かれ、外部から顧客データベースが全件削除される可能性が示されました。
Indirect Prompt Injection（間接プロンプトインジェクション）: 取引先メールなどを介したデータ汚染により、AIが偽の個人情報を生成・出力する事態が発生するとしています。
Supply Chain Vulnerability（サプライチェーン脆弱性）: 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が存在する可能性があります。
Data Poisoning（データポイズニング）: わずか1件の偽フィードバックによって、システム全体の判断ロジック（スパム判定など）が反転させられる危険性が指摘されています。

AIガバナンス基盤構築への改善ロードマップを提示

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として、3つのフェーズからなるロードマップが提示されています。

Phase 1（0～1ヶ月）: データの最小化、認証の追加、データベース権限の制限を実施します。
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を進めます。
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を推奨しています。

AIセキュリティプラットフォーム「MODEL SAFE」

MONO BRAINが開発・運営するAIセキュリティプラットフォーム「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。同プラットフォームは、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を提供するといいます。

MONO BRAINはAIガバナンス協会正会員であり、AIセキュリティ・ガバナンスの分野で活動しています。