GLXは、ユーザー入力からAI応答まで生成AIサービス全体のリスクを検知・遮断するAI Security Guardrailです。軽量なファインチューニングモデルとCPUベースのセマンティックキャッシュを組み合わせ、セキュリティ検証による遅延とGPU負荷を抑えながら、生成AIサービスを速く安全に運用できるよう支援します。
セキュリティを強化するほどAIが遅くなってはいけません。
生成AIは業務やサービスへの導入が急速に進んでいますが、Prompt InjectionやJailbreak、機密情報の漏えい、有害コンテンツなど、従来のアプリケーションにはなかったリスクも一緒に持ち込みます。問題は、これらのリスクを検証するために別の大型LLMを繰り返し呼び出すと、応答遅延とGPU使用量が増加し、実際のサービス運用負荷が大きくなることです。GLXの目標は、AIサービスの応答性を維持しながらセキュリティ検証を行うことです。
生成AI固有のリスク
Prompt Injection、Jailbreak、有害コンテンツ、個人情報・機密情報の漏えい、ソースコード漏えい、企業ポリシー違反まで —生成AIは従来のアプリケーションにはなかったリスクを一緒に持ち込みます。
Guard導入による運用負荷
これらのリスクを検証するために別の大型LLMを繰り返し呼び出すと、追加のLLM呼び出し、レイテンシの増加、GPUリソース使用量の増加、処理コストの増加につながり、大量トラフィックへの拡張が難しくなります。
同じGPUで、 より多くのリクエストを安全に。
GLXは、すべてのリクエストを無条件にGPUベースのモデルへ渡すわけではありません。繰り返しや意味的に類似したリクエストはCPUベースのセマンティックキャッシュが先に判定し、追加分析が必要なリクエストのみセキュリティ特化の軽量モデルが処理する構造で、不要なGPU推論を減らします。
ユーザーリクエストの受信
GLXはすべてのリクエストを無条件にGPUベースのモデルへ渡すわけではありません。
反復・類似リクエストはまずCPUで
既に判定済みのリクエストと意味的に類似した入力はCPUベースのセマンティックキャッシュが先に処理し、同じセキュリティ判断をGPUに繰り返し要求しないようにします。
新しいリスクは軽量セキュリティモデルが分析
キャッシュで即座に判定できない新規・複合的なリクエストは、GLXのセキュリティ特化型軽量ファインチューニングモデルが分析します。
セキュリティ判定後、LLM Appへ
セマンティックキャッシュと軽量モデルを組み合わせることで、同じGPU環境でより多くの生成AIリクエストを検証できる構造を目指します。
入力から応答まで、 生成AIの全プロセスを保護します。
ユーザー入力の検証
ユーザーが入力するPromptから、有害な要求、Prompt Injection、Jailbreak、機密情報や社内ポリシー違反の可能性を分析します。
AI応答の検証
LLMが生成した応答から、個人情報、機密情報、ソースコード、有害コンテンツなど外部に出してはならない内容を検査し、ポリシーに従って制御します。
RAG検索結果の検証
RAGの過程で、社外・社内文書の機密情報や悪意ある指示がAI応答に伝わらないよう、検索結果のリスクを検証します。
26種類のリスクを、ひとつのGuardrailで。
GLXは、生成AIサービスで発生しうる構造的攻撃、有害コンテンツ、機密情報の漏えい、社内ポリシー違反などを多角的に分析します。 (26のリスクカテゴリ・韓国語・英語・中国語・日本語の4言語対応)
Prompt Attack
Prompt Injection、Jailbreak、モデル指示の回避など、生成AIの指示を無力化しようとする構造的攻撃を分析します。
Harmful Content
違法コンテンツ、有害コンテンツ、危険な要求など、サービス運用の脅威となるコンテンツを検知します。
Sensitive Data
個人情報、認証情報、金融情報、健康情報など、外部に出してはならない情報が含まれていないかを検証します。
Corporate Assets
ソースコード、システム情報、機密情報、ビジネス情報など、企業内部資産の漏えい可能性を検証します。
Policy Violation
社内ポリシー違反、許可されていない要求、不適切なAI応答を制御します。
危険なリクエストは遮断し、なぜ危険なのかも示します。
ユーザーPromptの入力
ユーザーが入力したPromptがGLXに渡されます。
危険性の分析
GLXがPrompt InjectionやHarmful Contentなどのリスクの兆候をリアルタイムで分析します。
危険なリクエストは遮断
分析の結果、リスクの高いリクエストは遮断し、なぜ危険なのかその根拠も併せて示します。
安全な応答の提供
そのリクエストは安全ポリシーに違反しているため応答できない旨を案内し、安全な形で処理を終えます。
セキュリティを加えても、 サービス速度は犠牲にしません。
Lower Latency
セキュリティ検証による応答遅延の最小化を設計の中核に置いています。
Lower GPU Load
不要なGPU推論呼び出しを削減し、リソース負荷を軽減します。
Higher Throughput
同じリソースでより多くのリクエストを処理できる構造を目指します。
生成AIを使うところには、 Guardrailが必要です。
社外向け生成AI
エンドユーザーが直接入力する悪意・有害なPromptを検知し、AIが生成する不適切な応答や機密情報の漏えいを制御します。
社内生成AI
役職員が入力する、またはAIが出力する個人情報、機密情報、ソースコード、システム情報など社内の機密情報が漏えいするリスクを減らします。
社内ナレッジ検索・RAG
検索文書やナレッジベースに含まれる機密情報や悪意あるPromptが生成AIの応答につながらないよう検証します。
AI Agentベースのサービス
AI Agentがツールやデータにアクセスする過程で、Prompt攻撃、権限回避、機密情報の漏えい、ポリシー違反の可能性を制御するGuardrailとして拡張できます。
既存のAIサービスにGuard Layerを追加します。
ユーザーとLLM Appの間、必要であればRAG・ナレッジベースまで、GLXをGuard Layerとして接続する構造を目指します。
既存のAIサービスにGuard Layerを追加
ユーザーリクエストとAI応答の間にGLXをGuard Layerとして接続する構造を目指しており、必要であればRAG・ナレッジベース区間にも同様に適用できます。
企業内部環境でも軽快に動作
GLXはGPU依存度を抑えた軽量構造をもとに、企業内部のLLM環境にも適用できるよう設計されています。
特定のLLMに依存しない設計
既存の生成AIアプリケーションとGuard Layer形式で連携する構造を目指しており、導入時には現在の公式サポート範囲を別途ご確認ください。
安全に制御し、軽快に運用します。
危険な入出力を制御
Prompt Attack防御、有害コンテンツの遮断、個人情報・機密情報・ソースコードの保護を行います。
AIサービスの性能負荷を最小化
軽量モデルとセマンティックキャッシュにより、GPU負荷とレイテンシを抑えます。
企業ポリシーに沿ったAI利用制御
許可・遮断ポリシーとリスクカテゴリをもとに、組織ごとのポリシーを適用できるGuardrail構造を目指します。
軽快に動作することを、セキュリティ性能で示します。
Security
リスクカテゴリ別の検知性能を検証します。
Speed
入力長とリクエスト量に応じた遅延時間を検証します。
Resource
CPU/GPUリソース使用量を検証します。
Scale
同時リクエストおよび大量トラフィック処理性能を検証します。
GLXについて よくある質問。
LLM自体にSafety機能があるのに、なぜ別途GLXが必要なのですか?
LLM自体のSafetyは、モデル提供事業者が定義した共通ポリシーを中心に動作します。GLXは生成AIアプリケーションの前後に置く独立したGuardrail Layerとして、Prompt攻撃、機密情報、企業内部ポリシーなど、サービス運用環境に必要なリスクを追加で検証する役割を担います。
Prompt InjectionやJailbreakも検知できますか?
はい。GLXは、モデルにあらかじめ与えられた指示を回避・無力化しようとするPrompt InjectionとJailbreakを、生成AIの主要なリスク群として分析します。
個人情報や企業機密の漏えいも検査しますか?
GLXは、ユーザー入力とAI応答から、個人情報、認証情報、ソースコード、システム情報、ビジネス情報など機密データの露出可能性を検証できるよう設計されています。
GLXを導入するとAI応答速度が遅くなりませんか?
GLXは、セキュリティ検証によって発生する遅延とリソース負荷を減らすことを中核の設計目標としています。反復・類似リクエストはCPUベースのセマンティックキャッシュが先に判定し、追加分析が必要なリクエストのみ軽量セキュリティモデルが処理することで、不要なGPU推論を減らします。
どのLLMと連携できますか?
GLXは特定のLLM一つに依存しないGuardrail構造を目指しています。ただし、現在の公式サポートモデルおよびFrameworkの一覧は製品バージョンや構築方法によって異なる場合があるため、導入時にサポート範囲をご確認ください。
On-Premise環境でも使用できますか?
GLXはGPUサーバーへの依存度を減らした軽量構造で、企業内部のOn-Premise LLM環境にも適用できるよう開発されています。現在の提供方式とシステム要件は導入環境に応じて別途ご確認ください。
日本語にも対応していますか？
GLXは、日本語・韓国語・英語・中国語の4言語で生成AIセキュリティ検証をサポートする方向で構成されています。
速く、軽く、安全な生成AI環境づくりを始めましょう。
GLXで生成AIサービスの入力から応答までのリスクを検証し、セキュリティによる性能負荷を減らしましょう。