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実際に発生した生成AI関連のセキュリティインシデントを、ハンズオン形式で追体験しながら、誰でもセキュリティを学ぶきっかけにできる一冊です。 ローカルLLMを用いたハンズオン環境の構築から、ケーススタディの解説、攻撃の発生原理、対策の考え方までを丁寧に解説しています。 仕様 サイズ：B5 ページ数：68ページ 表紙マットPP（物理本のみ） 本文一部カラー（PDF版のみ）
取り上げている事例
①Case.1 プロンプトインジェクション Chevrolet（シボレー）販売店のAIチャットボットが勝手に車を1ドルで販売する約束をした事件 ②間接プロンプトインジェクション Echo Leak Microsoft 365 Copilotのゼロクリック脆弱性（CVE-2025-32711） ③不適切な出力処理 LangChain LLMMathChainの任意コードの実行脆弱性（CVE-2023-29374） ④データ・モデル汚染 Microsoftの人工知能「Tay」がたった1日で不適切な発言を繰り返すようになってしまった事件
本書はこんな方におすすめです
・生成AIを使ったアプリを開発しているが、セキュリティなんもわからん人 ・プロンプトインジェクションやデータ汚染という言葉は聞いたことがあるが、実際に何が起きるのかイメージが湧かない人 ・座学だけでなく手を動かして学習したい人 ・OWASP Top 10 for LLM Applications を具体的なハンズオンで理解したい人
こんな方にはおすすめできません
・既にバリバリ第一線で活躍されているAI セキュリティ有識者の方（本書は初心者向けです） ・本格的なペネトレーションテストや高度な攻撃手法を学びたい方 ・生成AI やLLM を全く触ったことがない方（まずはChatGPT 等を使ってみるのが先です）
ハンズオン環境に必要なもの
メモリ：16GB以上（推奨は32GB以上、8GBは未検証） ディスク空き容量：約5GB（Dockerイメージ＋LLMモデル） ソフトウェア：WEBブラウザ ※GPUはなくて大丈夫です