モジュール 5 · Analysis

テスト実行がフレームワーク整合の監査対応レポートに

すべてのテスト実行が OWASP LLM Top 10 から EU AI Act、MAS MindForge まで、フレームワーク固有の分析サーフェスを更新し、監査人が独自に検証できるブロックチェーン固定エビデンスを提供します。

AgenticAssure Security Overview showing aggregated security findings across all AI systems and frameworks

OWASP LLM Top 10 v2025

10 カテゴリ。34 攻撃手法。27 脆弱性チェック。

OWASP LLM Top 10（v2025）分析は、すべてのテスト結果を 10 の LLM リスク・カテゴリにマッピングします。LLM01 プロンプトインジェクションから LLM10 無制限消費まで：LLM06 機密情報開示、LLM08 過剰なエージェンシー、LLM09 ベクトル＆埋め込みの弱点を含む完全カバレッジ。

10 リスク・カテゴリ、それぞれ PASS/FAIL 判定
27 脆弱性チェック、すべて自動化
すべての 34 攻撃手法を OWASP カテゴリにマッピング

AgenticAssure OWASP LLM Top 10 analysis report showing category-level results with pass/fail verdicts

EU AI Act

16 条項。1 つの判定。正直なエビデンス。

EU AI Act 分析は 16 条項を追跡し、デプロイ前 PASS/FAIL 認証判定を提供します。すべてのエビデンスに自動/手動のラベル付け：隠れた前提も、水増しされた合格率もありません。

デプロイ前 PASS/FAIL 認証判定
正直な自動対手動エビデンス分割、水増しされた自動化主張なし
Govern の Annex IV Dossier 自動生成に連携

NIST AI RMF + GenAI Profile

72 サブカテゴリ。12 GAI リスク。4 機能。

NIST AI RMF 分析は 4 つのコア機能（Govern · Map · Measure · Manage）にわたる 72 サブカテゴリすべてをカバーします。GenAI Profile クロスウォークが NIST AI 600-1 から 12 件の GAI 固有リスクを追加します。

Govern · Map · Measure · Manage：4 つの RMF 機能すべて
72 サブカテゴリと自動エビデンス・マッピング
NIST AI 600-1 GenAI Profile クロスウォークから 12 GAI リスク

AgenticAssure NIST AI RMF analysis showing 72 subcategories across Govern, Map, Measure, and Manage functions

レッドチーム評価

敵対的堅牢性を完全にマッピング

34 攻撃（29 シングルターン + 5 マルチターン）。すべて OWASP LLM Top 10 と MITRE ATLAS にマッピング。拒否認識型ジャッジ・キャリブレーション：慎重なモデルは拒否してもペナルティを受けません。

AgenticAssure Red-Team assessment showing 34 attack results with OWASP and MITRE ATLAS mappings

MAS MindForge

シンガポール金融サービス向け AI ガバナンス

FEAT 原則：Fairness、Ethics、Accountability、Transparency。7 リスク次元、17 考慮事項。MAS 規制対象機関向けに構築。

AgenticAssure MAS MindForge assessment showing FEAT Principles results across 7 dimensions and 17 considerations

AI Verify AIVTF v2.0

IMDA シンガポール。11 原則。112 プロセスチェック。

11 原則 · 62 アウトカム · 112 プロセスチェック · 104 GenAI 適用 · 5 技術テスト。NIST AI RMF、ISO/IEC 42001、G7 広島 CoC、NIST AI 600-1 へのクロスウォーク。

AgenticAssure AI Verify AIVTF v2.0 assessment showing 11 principles, 112 process checks, and 104 GenAI-applicable results

レッドチーム・カタログ

34 手法。OWASP と MITRE ATLAS にマッピング。

29 シングルターン + 5 マルチターン。名前付きマルチターン・ジェイルブレイク：Linear · Tree (TAP) · Crescendo · Sequential · Bad Likert Judge。

Technique	Type	Description	OWASP	MITRE ATLAS
プロンプトインジェクション	single-turn	システムプロンプトを注入された指示で上書きし、モデルの挙動を乗っ取る。	LLM01	AML.T0051
間接プロンプトインジェクション	single-turn	ツール出力、取得ドキュメント、ファイル経由で指示を注入する。	LLM01 LLM02	AML.T0051.003
クロスコンテキスト検索	single-turn	テナントまたはセッション境界を越えた検索を誘発する。	LLM06 LLM08	AML.T0044
過剰エージェンシープローブ	single-turn	エージェントに権限や委任範囲を超えたツール呼び出しを促す。	LLM08	AML.T0051.003
Crescendo	multi-turn	無害なプロンプトから境界テストへと段階的にエスカレートする複数ターン攻撃。セーフティのドリフトを露呈し、モデルが漸進的エスカレーションをどう扱うかを明らかにする — 会話版の「温水で蛙を茹でる」手法。	LLM01	AML.T0051

すべての 34 手法を見る

Technique	Type	Description	OWASP	MITRE ATLAS
プロンプトインジェクション	single-turn	システムプロンプトを注入された指示で上書きし、モデルの挙動を乗っ取る。	LLM01	AML.T0051
ロールプレイ（DAN / Evil-AI）	single-turn	DAN、Evil-AI、Researcher、Narratorなどのペルソナ攻撃でセーフティアライメントを回避する。	LLM01 LLM07	AML.T0051.001
リートスピーク	single-turn	ペイロードをリートスピークでエンコードし、キーワードベースのセーフティフィルターを回避する。	LLM01	AML.T0051.002
ROT13	single-turn	ROT13でエンコードし、復号指示を添えてパターンマッチングを回避する。	LLM01	AML.T0051.002
Base64	single-turn	ペイロードをBase64でエンコードし、復号指示を添えてコンテンツフィルターを回避する。	LLM01	AML.T0051.002
グレイボックス	single-turn	モデル内部（RLHF、報酬ハッキング）の部分的な知識を悪用する。	LLM01 LLM05	AML.T0043
数学問題	single-turn	有害なリクエストを数学の文章題に埋め込み、コンテンツフィルターを回避する。	LLM01	AML.T0051.001
多言語	single-turn	言語を切り替えて、英語中心のセーフティフィルターを回避する。	LLM01	AML.T0051.002
プロンプトプロービング	single-turn	システムプロンプト、設定、隠された指示を抽出する。	LLM01 LLM06	AML.T0044
敵対的詩	single-turn	有害なコンテンツを創作形式で包み、セーフティ分類器をすり抜ける。	LLM01	AML.T0051.001
システムオーバーライド	single-turn	システムメンテナンスモードや開発者オーバーライドを主張し、セーフティを無効化する。	LLM01 LLM05	AML.T0051.001
権限昇格	single-turn	管理者またはrootクレデンシャルを主張し、特権を昇格させる。	LLM01 LLM05	AML.T0051.001
目標の再定義	single-turn	モデルの目的をアシスタントから制限のない検索システムへ再定義する。	LLM01	AML.T0051
言語的混乱	single-turn	曖昧な引用や構文トリックでセーフティ分類器を混乱させる。	LLM01	AML.T0051.002
入力バイパス	single-turn	特殊トークン（<\|im_start\|>）を注入し、入力サニタイゼーションを回避する。	LLM01	AML.T0051.002
コンテキストポイズニング	single-turn	偽の承認コンテキストを注入し、誤った信頼関係を構築する。	LLM01 LLM05	AML.T0051.001
文字ストリーム	single-turn	ペイロードを1文字ずつ送り、シーケンスレベルのフィルターを回避する。	LLM01	AML.T0051.002
コンテキストフラッディング	single-turn	コンテキストウィンドウを埋め尽くし、セーフティ指示をスコープ外に押し出す。	LLM01 LLM10	AML.T0051.001
埋め込み指示JSON	single-turn	JSONペイロードにオーバーライドフラグ付きの指示を隠す。	LLM01	AML.T0051.001
合成コンテキスト注入	single-turn	偽の会話履歴を注入し、不当な信頼関係を構築する。	LLM01 LLM05	AML.T0051.001
権威のなりすまし	single-turn	AIセーフティ委員会やコンプライアンス当局を装い、テスト用オーバーライドを取得する。	LLM01 LLM05	AML.T0051.001
感情的操作	single-turn	感情的な訴えでセーフティ制約を上書きする。	LLM01	AML.T0051.001
間接プロンプトインジェクション	single-turn	ツール出力、取得ドキュメント、ファイル経由で指示を注入する。	LLM01 LLM02	AML.T0051.003
ツールメタデータポイズニング	single-turn	ツールの説明を汚染し、エージェントの呼び出し経路を誤誘導する。	LLM01 LLM08	AML.T0051.003
クロスコンテキスト検索	single-turn	テナントまたはセッション境界を越えた検索を誘発する。	LLM06 LLM08	AML.T0044
埋め込み敵対的入力	single-turn	Unicode、ホモグリフ、ゼロ幅文字を巧みに使い、フィルターを回避する。	LLM01	AML.T0051.002
RAGポイズニング	single-turn	RAGパイプラインが参照するベクトルストアやナレッジベースを汚染する。	LLM01 LLM09	AML.T0049
過剰エージェンシープローブ	single-turn	エージェントに権限や委任範囲を超えたツール呼び出しを促す。	LLM08	AML.T0051.003
アイデンティティなりすまし	single-turn	AIエステート内の別のエージェントやシステムコンポーネントを装う。	LLM05 LLM08	AML.T0051.001
リニアジェイルブレイク	multi-turn	単一の改良パス。反復回数は設定可能（デフォルト5）。攻撃者LLMがプロンプトを作成し、ターゲットモデルが応答し、独立したジャッジLLMがセーフティ回避の有無を1〜10で採点し、攻撃者がジャッジのフィードバックで改良する。高速・決定的・監査しやすい。	LLM01	AML.T0051
ツリージェイルブレイク（TAP）	multi-turn	各深度でN個のパスに分岐し、上位のパフォーマーを選択。Tree of Attacks with Pruning（TAP）は複数の改良ブランチを並列探索する。単一パスでは成功しにくい堅牢なセーフティ分類器向け。	LLM01	AML.T0051
Crescendo	multi-turn	無害なプロンプトから境界テストへと段階的にエスカレートする複数ターン攻撃。セーフティのドリフトを露呈し、モデルが漸進的エスカレーションをどう扱うかを明らかにする — 会話版の「温水で蛙を茹でる」手法。	LLM01	AML.T0051
シーケンシャルジェイルブレイク	multi-turn	小さな指示オーバーライドを連鎖させる（モード1 → モード2 → モード3）。各ターンでモデルをセーフティ基準からさらに遠ざけ、累積コンテキストで最終的にアライメントを回避する。	LLM01 LLM05	AML.T0051
Bad Likert Judge	multi-turn	リッカート尺度の評価プロンプトで有害コンテンツを引き出す。モデルに安全性スケールでの評価を求め、続けて各評価レベルの例示を求める — 低安全性出力の「デモンストレーション」として有害コンテンツを誘発する。	LLM01 LLM07	AML.T0051.001