定義
garak（ガラック）とは、大規模言語モデルに対してプロンプトインジェクションや有害出力などの脆弱性を自動的に検査するオープンソースのセキュリティスキャナのことです。
garak (LLM脆弱性スキャナ)とは（詳しく解説）
garakは、大規模言語モデル(LLM)に対してプロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、有害出力、個人情報漏えい、ハルシネーションなど既知の攻撃パターンを自動で当てて脆弱性を洗い出すオープンソースのセキュリティスキャナで、ネットワーク診断ツールのnmapに相当するLLM版として広く知られる。CLIから対象モデルとプローブ群を指定するだけで実行でき、GPT系やClaude、オープンウェイトモデルなど幅広いLLMに対応するとされる。ただし実運用では、検知結果はあくまで既知パターンへの反応であり、独自ファインチューニング済みモデルや業務特化プロンプトの弱点までは拾いきれない点に注意が必要とされる。現場では、CI/CDに組み込んで新モデル導入時やプロンプト変更時に定期実行し、RAGやエージェント機能を追加した後の回帰チェックとして使うケースが多い。2026年時点ではOSSゆえライセンス費用は発生しないが、大量プローブの実行はAPIコール課金がかさむため、対象モデルとプローブ数を絞ってコストを管理するのが相場感として定着しつつある。
この解説の引用について
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出典: AI PICKS AI用語辞典「garak (LLM脆弱性スキャナ)とは」 https://aipicks.jp/glossary/garak
garak (LLM脆弱性スキャナ)の使用例
- garak --model_type openai --model_name gpt-4 --probes promptinject を実行し、既知の攻撃パターンを一括検査する。
- 新モデル導入前にgarakでハルシネーション系プローブを走らせ、CI上で回帰チェックとして使う運用例があるとされる。
