審査案内
- 問題数
- 35
- 審査時間
- 60分
- 合格ライン
- 75点
- 推奨経験
- 赤帯（LLM API開発者）レベル、アプリケーションセキュリティの基礎知識
すべての問題は五肢択一で、OMR解答用紙にマークします。複数選択・正誤判定は枠内の組み合わせを選ぶ形式、並べ替え・組み合わせは配列を選ぶ形式で出題します。配点は判断問題（L3）が3点、それ以外は2点で、素点を100点満点に換算して1〜9の等級で判定します。
出題領域
1. 脅威モデリング20%
2. プロンプトインジェクション25%
3. データ保護と権限20%
4. 防御の検証とレッドチーム20%
5. 運用セキュリティとインシデント対応15%
配分は特技審査の基準です。稽古・模擬審査の領域構成は異なる場合があります。
何を検証するか
- LLMアプリケーションの脅威をOWASP LLM Top 10に基づいて分類する
- 直接・間接プロンプトインジェクションの経路を見つけて緩和する
- ツールの権限とデータフローを最小化して漏洩を防ぐ
- ガードレール・モニタリング・レッドチームで防御を検証する
- インシデント対応とログ保存を設計する
対象受験者
- AI製品のセキュリティレビュー担当者
- セキュリティエンジニア
- エージェントプラットフォームの開発者
一般的なネットワークセキュリティとモデル学習への攻撃研究は深く扱いません。
領域の詳細
領域1. 脅威モデリング
- 知識：OWASP LLM Top 10、信頼境界、資産と攻撃対象領域
- 技能：データフロー図から信頼境界を見つける
領域2. プロンプトインジェクション
- 知識：直接・間接インジェクション、文書・Web・ツール結果を経由するインジェクション、ジェイルブレイクとの違い
- 技能：インジェクションの経路を特定する、緩和策を組み合わせる（権限分離、確認、出力制限）
領域3. データ保護と権限
- 知識：機密情報の露出、過剰な代理権（excessive agency）、出力処理の脆弱性
- 技能：ツールの権限を最小化する、出力を安全にレンダリングする
領域4. 防御の検証とレッドチーム
- 知識：ガードレール、分類器、レッドチームの手法、評価セット
- 技能：攻撃シナリオを設計する、防御の効果を測定する
領域5. 運用セキュリティとインシデント対応
- 知識：監査ログ、コスト・リソース枯渇攻撃、サプライチェーン（モデル・プラグイン）
- 技能：インシデント対応手順を策定する
公式ドキュメント
OpenAI
特技教本 · AIセキュリティ
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