开发AI安全平台「MODEL SAFE」的株式会社 MONO BRAIN（总部：东京都涩谷区，代表取缔役：加藤 真规）发布了验证企业实际运行的 AI 应用程序安全性的最新报告——《实战攻击揭示的内置AI 5大漏洞（2026年4月版）》。本报告基于生产环境中超过 3,000 件攻击检测的见解，详细说明了动摇业务连续性的「严重（Critical）」判定漏洞及其具体的防御措施。 ▼ 下载实证报告（免费） https://modelsafe.jp/download/ai_vulnerability_report_202604 ■ 背景：非AI性能问题，而是设计与运行的「缺陷」成为安全风险 在许多企业推动 AI 内制化的过程中，安全设计的缺陷正作为「看不见的撤退风险」显现出来。在本实证测试中，使用了 Google 开源 LLM「Gemma 3:4B」。尽管这不是高度专业化的模型，而是作为一般业务 AI 被广泛使用的类别，但事实证明，通过攻击设计上的盲点，轻易就能造成机密信息泄露或数据库破坏。 ■ 经证实的5大漏洞 本报告揭示了在使用一般业务 AI (Gemma 3:4B) 的标准配置中存在的以下致命缺陷： 1. 提示词注入（Prompt Injection，机密泄漏）： 通过角色变更指令，使隐藏的内部成本或客户战略以明文形式流出。 2. 工具权限滥用（Tool Privilege Abuse，数据破坏）： 利用身份验证缺陷和权限设计的疏忽，从外部删除全体客户数据库。 3. 间接提示词注入（Indirect Prompt Injection，突破防护栏）： 通过交易对象邮件等媒介造成的数据污染，使 AI 生成并输出虚假的个人信息。 4. 供应链漏洞（Supply Chain Vulnerability，决策接管）： 完美规避精度评估，仅对特定申请人进行信用评分恶意操作的后门。 5. 数据中毒（Data Poisoning，过滤失效）： 仅凭 1 件虚假反馈，就能反转整个系统的判断逻辑（如垃圾邮件判定等）。 ■ 改善路线图：迈向治理基础的构建 基于实证结果，报告提出了组织应立即采取的改善步骤： 阶段 1（0~1个月）：数据最小化、增加身份验证、限制数据库权限。 阶段 2（1~3个月）：构建出输入清洗（Sanitize）层、引入模型一致性验证。 阶段 3（3个月~）：运营审计日志、定期进行红队演练。 ■ 关于 AI 安全平台「MODEL SAFE」 「MODEL SAFE」是一个保护企业 AI 系统免受提示词注入和供应链攻击的集成平台。它不仅止于防御，还提供基于生产环境中庞大检测记录的监控和政策违规检测，为未来的法规遵循和企业内部治理提供强大的基础（治理基础）。 【株式会社 MONO BRAIN 公司概要】 代表者：代表取缔役 加藤 真规 业务内容：AI 安全・治理平台「MODEL SAFE」的开发与运营 AI 治理协会 正会员 ▼ 咨询 https://modelsafe.jp/contact ▼ MODEL SAFE 服务介绍 https://modelsafe.jp/