LLM脆弱性診断サービス

プロンプトインジェクションから過剰な自律性まで。
LLMアプリ固有の脆弱性を、OWASP LLM Top 10 2025 準拠で診断。

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サービス概要

2つの診断アプローチを組み合わせ、LLMアプリ固有のリスクを多層的にカバー

RedTeamテスト
（手動診断）

ヒアリングシートで対象LLMアプリの仕様・想定脅威を整理した上で、専門エンジニアがプロンプトインジェクション・機密情報漏洩・過剰な自律性等の攻撃シナリオを実行。

日本語固有のリスク（全角バイパス・敬語による偽装等）も独自ナレッジで深掘り検証します。

自動診断
（garak／promptfoo）

オープンソースの自動診断ツール garak／promptfoo を活用し、多数の攻撃ペイロードによる網羅的なテストを実施。再現性のある自動テストで防御強度を定量化します。

多層的な診断アプローチ

RedTeamテストで発見した脆弱性を自動診断で再現性検証、自動診断で広域カバーした観点をRedTeamテストで深掘り。手動と自動の補完的な組み合わせで、見落としと誤検知の双方を抑制します。

こんなお悩みはありませんか？

社内で生成AIチャットボット／RAGを開発・運用しているが、リリース前のセキュリティ評価ができていない

「プロンプトインジェクション」「機密情報漏洩」など、LLM固有の脆弱性をどう検査すればいいか分からない

Function CallingやRAGで外部API・社内文書と連携しているが、攻撃面の評価ができていない

コウェルのLLM脆弱性診断なら

OWASP LLM Top 10 2025 全項目対応。
既存DAST診断の運用基盤を活かした安定品質と、改修まで踏み込む伴走力。

Point
01

OWASP LLM Top 10 2025 全項目に対応

業界標準として定着しつつある OWASP Top 10 for LLM Applications 2025（v2.0）の全10項目を診断スコープに含めます。プロンプトインジェクション・機密情報漏洩・過剰な自律性・出力処理不備など、LLM特有のリスクを網羅的にカバー。国内対応ベンダーが希少な領域で、早期にセキュリティ評価を実施できます。

Point
02

既存DAST運用基盤を活かした安定品質

コウェルが長年運用してきたWebアプリケーション脆弱性診断（DAST）のヒアリング→シナリオ→テスト→報告書プロセスを基盤に、LLM診断を提供。ヒアリングシートを起点とした手動と自動の補完的な組み合わせで、網羅性と再現性を両立します。

Point
03

経営層と技術者、双方の意思決定を支援

診断結果は「経営層向け報告書」（リスクマトリクス・ROI試算・対応ロードマップ）と、「技術者向け報告書」（再現手順・PoC・修正コード例）の2系統で納品。経営判断と現場の対策実装、両方をスムーズに進められます。

脆弱性の検出だけでなく、改修支援までワンストップで

LLMアプリのセキュリティリスクは、プロンプト設計・システム構成・連携APIなど複数のレイヤーにまたがります。

コウェルでは、診断で見つかった脆弱性に対し、
LLMアプリ開発・Webアプリ開発の両領域に知見を持つ開発チームが改修支援までワンストップで対応。
修正後の再診断・定期診断まで一貫してサポートします。

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診断対象アプリ種別

LLMをバックエンドに利用する以下3種類のアプリケーションを診断対象とします。

種別	概要	主なリスク例
チャットボット型	FAQ応答、お問い合わせ自動回答、社内アシスタント等	プロンプトインジェクション、機密情報漏洩、不適切な出力
RAG型（Retrieval-Augmented Generation）	社内文書・ナレッジベースを参照して回答を生成	ベクター・埋め込みの脆弱性、間接的な情報漏洩、ポイズニング
Function Calling型	LLMが外部API・データベース・社内システムを呼び出すエージェント	過剰な自律性、不正な操作実行、書込み操作の不正発火

主な診断項目（OWASP LLM Top 10 2025）

OWASP LLM Top 10 2025 全10項目に準拠。
グローバル基準を網羅。さらに日本語固有のリスク（全角バイパス・敬語による偽装等）も独自ナレッジで深掘り検証します。

ID	項目	概要
LLM01	プロンプトインジェクション	悪意ある入力でシステムプロンプトや動作を改変する攻撃
LLM02	機密情報漏洩	学習データ・コンテキストに含まれる機密情報の流出
LLM03	サプライチェーン	利用するLLM／プラグイン／ライブラリの脆弱性
LLM04	データ・モデルポイズニング	学習データ・RAG参照データへの不正なデータ混入
LLM05	不適切な出力処理	LLM応答に含まれるXSS・SSRF等の悪意あるペイロード
LLM06	過剰な自律性	必要以上の権限・機能をLLMに付与することによるリスク
LLM07	システムプロンプト漏洩	内部仕様や指示文が外部に漏洩することによるリスク
LLM08	ベクター・埋め込みの脆弱性	ベクトルDB／埋め込み処理に起因する情報漏洩・操作
LLM09	誤情報（ハルシネーション）	事実と異なる情報を生成することによる業務リスク
LLM10	無制限消費	リソース枯渇・コスト爆発を引き起こす過剰利用

診断の流れ

01
ヒアリングシート起票

対象LLMアプリの仕様・システムプロンプト・連携API・想定脅威等を整理

02
診断シナリオ策定

OWASP LLM Top 10 2025 の各項目に対するテスト計画を作成

03
RedTeamテスト

専門エンジニアによる手動診断を実施

04
自動診断

garak／promptfoo による網羅的テスト、前ステップとの照合で見落とし・誤検知抑制

05
報告書作成・報告会

経営層向け／技術者向け 2系統の報告書を作成、報告会で結果共有

成果物

経営層向け報告書　：リスクマトリクス・ROI試算・対応ロードマップ

技術者向け報告書　：再現手順・PoC（Proof of Concept）・修正コード例

RAWデータ一式　　：攻撃ペイロード／応答ログ／自動診断JSON

料金プラン

スタンダード
50万円～（税抜）

チャットボット型 / シンプル構成のRAG
OWASP LLM Top 10 2025 全項目対応
自動診断＋RedTeamテスト基本シナリオ
技術者向け報告書

カスタム
個別相談

大規模・複雑構成（マルチエージェント、複数Function Calling等）
OWASP LLM Top 10 2025 全項目対応
自動診断＋RedTeam深掘り
技術者／経営層向け報告書＋RAWデータ
詳細な改修提案付きレポート

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