入力検証(AI)とは
AIにおける入力検証とは、AIモデルに送信される入力データを事前にチェックし、悪意のある入力や不正な形式のデータを排除するセキュリティ対策です。プロンプトインジェクション、敵対的サンプル、不正なデータ形式など、多様な攻撃からモデルを保護する第一の防衛線です。
| ひとことで言うと | AIに渡す前に、入力データが妥当かどうかをチェックすること。 |
|---|---|
| 何を見るか | サイズ、形式、文字種、既知の攻撃パターン、想定範囲外の値。 |
| 注意点 | 検証は必ずサーバー側で行う。画面側だけの検証は容易に回避される。 |
検証の種類
AI向けの入力検証には複数の手法があります。構文検証は、入力の形式・長さ・文字種がルールに適合しているかをチェックします。意味検証は、入力の内容が意図された使用コンテキストに適合しているかを評価します。セキュリティ検証は、既知の攻撃パターン（プロンプトインジェクション、コードインジェクションなど）の有無を検出します。異常検出は、通常の入力分布から大きく外れた入力を検出します。
1サイズを確認長すぎる入力を弾く
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2形式を検証想定した型か
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3攻撃パターン検出既知の注入表現
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4無害化する危険な文字を除去
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5AIに渡す検証を通ったものだけ
実装のポイント
入力検証の実装では、バイパスに強い堅牢な設計が重要です。正規表現による単純なパターンマッチングだけでなく、セマンティックレベルでの意図分類、多言語対応のフィルタリング、エンコーディング対策（Unicode正規化など）を組み合わせます。入力検証はアプリケーション層とモデル層の両方で実施し、検証に失敗した入力のログ記録と分析を通じて、フィルタリングルールの継続的な改善を行うことが推奨されます。