プロンプトインジェクション3層防御 — AIエージェント時代のセキュリティ実践

スライド概要

「社内ツールだから大丈夫」。そう思っていたAIボットが、ある日プロンプトインジェクションで突破されました。素朴な正規表現フィルタでは、全角化やゼロ幅文字を使った攻撃を止められません。

このスライドは、前処理・ルールベース・分類器・LLM判定を組み合わせた3層防御の設計思想を12枚にまとめた実践編です。速度・精度・コストのトレードオフを層ごとに最適化する考え方を扱います。

MCP / AIエージェントの本番セキュリティの全体像は関連書籍にまとめています。

▼関連書籍『MCP実践セキュリティ』Zenn Book（無料）
https://zenn.dev/kenimo49/books/mcp-security-practice

▼Kindle版
https://www.amazon.co.jp/dp/B0GGYKSLNM

著者: ken imoto / kenimoto.dev

井本 賢

@kenimo49

スライド一覧

Propel-Lab代表。WebRTC・音声AIのエンジニアをやりながら、LLMを仕事の戦力にするための設計を研究しています。中心テーマは「ハーネス・エンジニアリング」——AIの成果はモデルそのものより、その外側の環境（制約・フィードバック・ツール）で決まる、という考え方です。これとContext Engineering、AIコードレビューの自動化などをZennとKindleで本にしてきました。ここには各本の要点をスライドにまとめて置いていきます。詳しくは kenimoto.dev へ。