概要

（リポジトリの概要を300字程度で説明）

本リポジトリは、LLM（大規模言語モデル）やAIエージェントが外部コンテンツに依存する際に発生しうる「間接的なプロンプト注入（Indirect Prompt Injection）」の概念実証と簡易テストコードを収めた小規模プロジェクトです。ファイル構成は非常にシンプルで、ai_agent.py によりエージェント的な振る舞いをエミュレートし、deepseek_test.py によって注入パターンや探索ロジックを試験する想定のテストが含まれます。READMEは簡潔（“暂无”）で、研究や教育用途のプロトタイプとしての活用が主目的と考えられます。

リポジトリの統計情報

• スター数: 2
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 2
• コミット数: 2
• ファイル数: 4
• メインの言語: Python

主な特徴

• 間接プロンプト注入の概念実証を目的とした小規模プロジェクト
• AIエージェント模擬のスクリプト（ai_agent.py）を含む
• 探索・検出系のテスト（deepseek_test.py）を簡易実装
• 研究・教育用途のプロトタイプとして活用しやすいシンプル構成

技術的なポイント

（技術的な特徴や注目点を700字程度で説明）

Indirect Prompt Injection（間接プロンプト注入）は、ユーザーが直接モデルへ悪意あるプロンプトを送るのではなく、モデルが参照する外部データや第三者生成のコンテンツを経由してプロンプトが改変・影響を与える攻撃手法の総称です。本リポジトリはその検討を想定しており、ai_agent.py はエージェントが外部テキストを読み込み、解釈し、次のアクションや応答を生成する流れを模擬する役割を持つと推定されます。こうしたエージェントモデルはウェブページ、ドキュメント、ログ、ユーザーノート等を参照する設計が多く、参照先に悪意ある注入があると、結果的に望ましくない命令や機密情報の漏えいにつながるリスクがあります。

deepseek_test.py は「探索（deep seek）」という名前から、外部ソースを深く探索して潜在的な注入ポイントを見つけるテストやシミュレーションを実装していると推測されます。具体的には、サニタイズ（入力整形）、ホワイトリスト化、外部コンテンツの信頼度評価、チェーン・オブ・トラストの導入、プロンプトの分離（指示文と参照文の明確な分割）など、緩和策の検証が考えられます。実装は簡潔なため、実験ノートやPoC（概念実証）としての用途が中心です。

セキュリティ上の注目点としては、（1）どの段階で外部コンテンツを信頼するか、（2）モデルが参照する際のコンテキスト分離、（3）ログやデバッグ出力を通じて秘密情報が漏れる経路、（4）自動化エージェントの複数ステップ実行による命令注入チェーンの可視化、などが挙げられます。本リポジトリはこれらの検討を始めるための土台を提供しており、実際の攻撃・防御シナリオを再現するためには追加のデータセットや堅牢なテストケース整備が必要です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• LICENSE: file
• README.md: file
• ai_agent.py: file
• deepseek_test.py: file

まとめ

（総評を50字程度で） 間接プロンプト注入の概念実証に特化した小規模プロトタイプ。研究入門やPoC作成に有用。

リポジトリ情報：

• 名前: Indirect-Prompt-Injection-RA-Gen-Attacks
• 説明: 暂无
• スター数: 2
• 言語: Python
• URL: https://github.com/XingranWang-ai/Indirect-Prompt-Injection-RA-Gen-Attacks
• オーナー: XingranWang-ai
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/258524880?v=4

READMEの抜粋：

Indirect-Prompt-Injection-RA-Gen-Attacks

暂无 …