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LLM Guard

LLM Guardは生成AIアプリケーション向けの統合セキュリティツールキット。入出力スキャン、可視化分析、モデル単位の脅威検出を一気通貫で提供し、大規模LLM環境での実行可能な防御、体系的テスト、リスク修復を実現します。
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LLM Guardの機能

IO Scannerが入出力の脅威をリアルタイムでブロックし、生成AIアプリの安全性を向上
Layerが大規模環境での実行可能なインサイトを提示し、セキュリティチームのリスク特定・修復を支援
Reconは数時間でAIアプリを総点検し、マルチベクトル攻撃を網羅したシステムテストを実施
Guardianは主要モデル形式に対応し、デシリアライズ、バックドア、ランタイム脅威を検出
Secure by Designに基づく全景型セキュリティ設計で、統合的な防御フレームワークを実現
コンポーネント単体利用も既存セキュリティフロー連携も可能で、大規模展開に最適

LLM Guardの使用例

大規模LLMアプリのセキュリティを短期間で高め、実行可能なインサイトと体系的テストが必要なチーム
RAG/エージェント導入時のセキュリティ評価・コンプライアンスチェックを行うセキュリティチーム
本番AIアプリのモデル挙動と潜在脅威を継続監視したい場合
レッドチーム演習でReconコンポーネントを使い、弱点探査・脆弱性評価を実施
既存レッドチーム/セキュリティフローに組み込み、防御範囲とインシデント対応力を強化
モデル単位での検査・監査を通じてリスクの発生源と修復経路を特定

LLM Guardに関するよくある質問

QLLM Guardとはどんなツールですか?

LLM Guardは生成AIアプリケーション向けのセキュリティツールキットで、入出力スキャン、可視化分析、モデル単位の検査を備え、本番環境における大規模言語モデルの安全性を高めます。

QLLM Guardのコア機能を教えてください。

入出力スキャン、システムインサイト「Layer」、統合テスト「Recon」、モデル検査「Guardian」など、入力から出力までをカバーする全チェーン防御を提供します。

QLLM Guardの導入方法は?

各コンポーネントを単体で利用することも、既存のレッドチーム/セキュリティフローと連携することもでき、大規模環境への柔軟な展開に対応しています。

QReconの具体的な特徴は?

Reconは数時間でAIアプリを総点検し、450以上の既知攻撃シグネチャ、AIエージェントスキャン、カスタム攻撃ライブラリのインポートに対応しています。

QGuardianの検査対象範囲を教えてください。

Guardianは主要モデル形式に対応し、デシリアライズ、構造上のバックドア、ランタイム脅威などをモデル単位で検出します。

QLLM Guardを使うとどんなメリットがありますか?

実行可能なインサイト、体系的テスト、深層検査により、本番環境で潜在リスクを早期に発見・評価・修復できるようになります。

QLLM Guardにオープンソース実装はありますか?

オープンソース版が公開されており、GitHubリポジトリはhttps://github.com/protectai/llm-guardです。

QLLM Guardの主な対象ユーザーは?

大規模LLMアプリのセキュリティ強化を図るチーム、企業のセキュリティ部門、AIセキュリティ・コンプライアンスを重視する組織です。

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