AI Red Teaming Service信頼できるAIサービスのための、
攻撃者視点のAIセキュリティ検証
生成AI、RAG、AI AgentなどAIサービス全般を対象に 敵対的入力と実戦の攻撃シナリオを通じて、セキュリティ・安全性・ポリシー遵守のリスクを事前に特定
AIは正常に応答していても
情報は漏れ、システムは攻撃され得ます
AIサービスは入力と文脈に応じて、情報の露出や誤作動が発生する可能性があります。 攻撃者はPrompt InjectionとJailbreakで応答や動作を操作してポリシーを回避し、その結果、機密情報の漏えいやシステムの悪用が発生し、サービスの信頼と統制力が損なわれます。
AIサービスのリリース前には、信頼性・運用統制の水準に関する事前検証が必須です。
多様な形態のAIサービスを対象に、カスタマイズされたセキュリティ検証を実施します。
Prompt Attack
AI固有の攻撃の増加
Prompt Injection、Jailbreak、Indirect Prompt InjectionなどAIサービス特有の攻撃手法が急増しています。
Data Leakage
機密情報の露出リスク
機密情報・内部知識の露出やシステムプロンプトの漏えいリスクが常に存在し、ハルシネーション（Hallucination）によるブランド信頼リスクが発生します。
Agent Risk
Tool / APIの誤動作の可能性
Tool/API連携時に過度な権限の使用や誤動作の可能性があり、AI Agent環境におけるセキュリティ脅威が新たに台頭しています。
Compliance
規制対応の必要性
OWASP Top 10 for LLM、EU AI ActなどAIセキュリティ規制への対応が必須化しており、サービスのリリース前に信頼性の検証が求められています。
既存サービスとの違い
AIレッドチーミングがペネトレーションテスト・レッドチームとどう異なるかを一目で確認できます。
| 項目 | ペネトレーションテスト (PT) | レッドチーム (RT) | AIレッドチーミング |
|---|---|---|---|
| 検証対象 | Web・アプリ・インフラの技術的脆弱性 | 組織の検知・対応体系 | AIサービスの誤作動・悪用・情報露出・ポリシー回避 |
| 観点 | システムレベルの脆弱性の発見 | 実際の攻撃シナリオに基づく総合的な検証 | AI固有のリスクに特化した領域 |
| 主な手法 | OWASP Top 10、CVEベース | APTシミュレーション、MITRE ATT&CK | Prompt Injection、Jailbreak、RAG Manipulation |
| 成果物 | 脆弱性レポート、改善ガイド | 攻撃タイムライン、検知状況の分析 | リスクマトリクス、AI特化型の改善ガイド |
ペネトレーションテスト (PT)
- 検証対象
- Web・アプリ・インフラの技術的脆弱性
- 観点
- システムレベルの脆弱性の発見
- 主な手法
- OWASP Top 10、CVEベース
- 成果物
- 脆弱性レポート、改善ガイド
レッドチーム (RT)
- 検証対象
- 組織の検知・対応体系
- 観点
- 実際の攻撃シナリオに基づく総合的な検証
- 主な手法
- APTシミュレーション、MITRE ATT&CK
- 成果物
- 攻撃タイムライン、検知状況の分析
AIレッドチーミング
- 検証対象
- AIサービスの誤作動・悪用・情報露出・ポリシー回避
- 観点
- AI固有のリスクに特化した領域
- 主な手法
- Prompt Injection、Jailbreak、RAG Manipulation
- 成果物
- リスクマトリクス、AI特化型の改善ガイド
主な診断項目 ─ OWASP Top 10 for LLMベース
OWASP Top 10 for LLMに基づく体系的なAIセキュリティ診断を実施します。
Prompt攻撃
- Prompt Injection / Jailbreak
- Guardrail Bypass
- Indirect Prompt Injection
- 悪性ドキュメント・コンテンツの注入
情報漏えい
- Sensitive Data Leakage
- PII・プロンプトの漏えい
- システムプロンプトの露出
- 内部ナレッジベースの漏えい
出力リスク
- Hallucination / Unsafe Output
- Policy Violation
- 有害な応答の生成
- ブランド信頼リスク
Agent / Toolリスク
- Tool Abuse / Excessive Action
- 権限の悪用
- RAG Manipulation
- Knowledge Poisoning
実施プロセス ─ 体系的な5段階
体系的な5段階のプロセスで、AIサービスのセキュリティリスクを総合的に検証します。
Scoping & Threat Modeling
範囲設定および脅威モデリング
サービス構造、権限、データフロー、攻撃対象領域を特定し、脅威モデルを策定します。
Scenario Design
攻撃シナリオの設計
業界・業務の文脈に合った攻撃シナリオを設計し、テストケースを構成します。
Execution
攻撃の実施
自動化 + 手動手法に基づく多角的な攻撃を実施し、実際の脆弱性を導き出します。
Analysis
脆弱性の分析および評価
脆弱性の再現、危険度の評価、ビジネスへの影響分析を通じて優先順位を算定します。
Remediation & Re-Test
改善および再検証
プロンプト・ガードレール・権限・運用統制を改善した後、再検証を通じてセキュリティ水準を確認します。
成果物 & 価値提案
検証結果を、経営陣と実務担当者の双方が活用できる形で提供します。
- 経営陣向けサマリーレポート
- 主要リスク、ビジネスへの影響、意思決定ポイントの要約
- 改善ガイド
- プロンプト・ガードレール・権限・運用統制の具体的な改善案を提示
- 再点検レポート
- 改善適用後の再検証結果、残存リスクおよび後続の推奨事項
- リスクマトリクス
- 脆弱性別の危険度、優先順位、影響範囲の定量評価
- 攻撃シナリオ & 証跡
- 再現可能な攻撃シナリオ、スクリーンショット、プロンプト記録を含む
- 定量 / 定性分析
- 攻撃成功率、ポリシー回避率、情報露出事例などデータに基づく
WHY STEALIEN
攻撃セキュリティの専門性 + AIセキュリティ研究力を結集した
国内唯一のAIレッドチーミングサービス
11年以上の攻撃セキュリティの専門性
ペネトレーションテスト・レッドチームサービスを10年以上実施してきた、国内最高水準の攻撃セキュリティ能力を有しています。
AIセキュリティ研究力
LLM脆弱性研究、AI Agentセキュリティ分析など、最新のAI脅威に対する実戦的な研究・対応経験を蓄積してきました。
End-to-Endセキュリティサービス
AIレッドチーミング → ペネトレーションテスト → 管理的コンサルティングをワンストップで連携し、総合的なセキュリティ体制の構築を支援します。
11年+
攻撃セキュリティの専門性
100%
OWASP LLMカバレッジ
End-to-End
ワンストップのセキュリティサービス
推奨適用対象産業
AIサービスの信頼性・安全性・ポリシー遵守が重要な産業への優先的な適用を推奨します。
金融・フィンテック
社内GPT、顧客対応チャットボット、レコメンドモデルなど、機密情報・ポリシー遵守が核心となる領域
公共・政府
RAGベースの行政システム、市民対応AIなど、公共の信頼性検証が必須となる領域
製造・大企業
業務用Copilot、社内ナレッジ検索RAGなど、営業機密・内部データの保護が重要となる領域
サービス・プラットフォーム
顧客対応AI、レコメンド・分類モデルなど、ユーザー体験とブランド信頼に直結する領域
ヘルスケア
AI診断補助、患者相談チャットボットなど、医療の正確性とPII保護が核心となる領域
モビリティ・Eコマース
パーソナライズドレコメンドAI、価格・在庫分類モデルなど、ビジネスポリシーの遵守が重要となる領域
よくあるご質問
AIサービスのセキュリティを、リリース前に検証しましょう
攻撃者視点のAIレッドチーミングで潜在的なリスクを事前に特定し、 信頼できるAIサービスを構築しましょう。