ラケラ

生成AIセキュリティシナリオを目的としたLakeraは、企業がプロンプトインジェクション、データ漏洩、安全でない出力のリスクを制御しつつ、GenAIプロジェクトを加速させる支援に注力しています。

コア機能と利用シナリオ

主要能力

• 迅速な注入、脱獄、有害な出力から保護します。
• LLM搭載アプリケーションやAIエージェントの安全確保を支援します。
• 機密データ漏洩、幻覚、コンテンツセキュリティ関連のリスクをカバーしています。
• エンタープライズグレードのGenAIセキュリティガバナンスおよびテストに適しています。

ユーザーに適しています

AIプロダクトチーム、セキュリティチーム、プラットフォームエンジニア、コンプライアンスリーダー、LLMアプリケーションを立ち上げる企業に最適です。 初期の試作機は安全性の考え方を指すこともあります。

境界線を使おう

安全なプラットフォームは完全なガバナンスの代替ではありません。 許可設計、ログ作成、手動レビュー、レッドチーミング、インシデント対応は同時に確立されています。

選考と着陸の提案

Lakeraを評価する際は、LLMアプリケーション周りに攻撃サンプルや機密データシナリオを設計し、傍受精度、誤検知、ログ解釈可能性をテストすることから始めることができます。

チームや公開リリースのシナリオでは、どの結果が次のステップに直接進むか、責任者がどの部分を確認するか、どの資産をアップロードできないか、生成された記録をどのくらいの期間保持すべきかなど、受理基準も事前に合意しておくべきです。 このチェックにより、チームはAIツールをトレーサブルなプロセスに組み込むことができ、結果の出所や認可、品質判断の不一致による再作業を減らします。

ツールが顧客データ、個人情報、商業資料、財務データ、医療・法律コンテンツ、またはペルソナを扱う場合は、プライバシー、著作権、ポートレートライセンス、プラットフォームルールを事前チェックリストに含める必要があります。 一般公開時には、実験的な成果物とレビューされた内容を混同しないように、手動修正記録と最終確認者を保管することが推奨されます。

まずは、入力資料、生成された結果、手作業による修正、最終採用されたバージョン、採用しなかった理由を記録した小さなサンプルリストを作成するのが安全です。 複数回の比較を経て、どの作業が工具に適し、どの作業がまだ専門的な主導が必要かをより明確に判断できるようになり、入力からの品質問題の追跡、出力のモデル化、プロセスのレビューも容易になります。

よくある質問

Lakeraはどのようなリスクから守っているのでしょうか **

プロンプトインジェクション、脱獄、データ漏洩、安全でない出力などの生成AIリスクを防ぎましょう。

すべてのチャットボットに適しているのでしょうか? **

特に企業や本番環境でのセキュリティ要件のあるLLMアプリケーションに適しています。

アクセス後に手動のセキュリティプロセスが必要ですか? **

はい、セキュリティポリシー、監査、インシデント対応は依然としてチームの責任です。