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履歴書100通に1通「AIだけが読める文字」　20万件調査でわかった“就活ハック”の手口　米研究

　米ノースカロライナ大学チャペルヒル校、米デューク大学、米UCバークレーなどに所属する研究者らがセキュリティ分野の国際会議「USENIX Security Symposium 2026」で発表した論文「Measuring Real-World Prompt Injection Attacks in LLM-based Resume Screening」は、AIをだます隠し文字入りの履歴書が現実の就職活動でどれほどまん延しているかを調査した研究報告だ。

　近年、企業の採用活動において、履歴書の自動審査にAIを活用する動きが広がっている。しかし、この仕組みを悪用し、履歴書データの中に特殊なテキストを紛れ込ませてAIの判断を操る「プロンプトインジェクション」というサイバー攻撃が懸念されてきた。

　そこで今回、実際に起こっているのかを調査するために、採用現場における攻撃の実態を大規模に調査した。研究チームは、採用支援プラットフォームから提供された計19万6682件の履歴書データ（2019年7月から25年12月までのデータと、24年7月から25年11月までのデータ）を分析。履歴書に潜む攻撃を見つけ出すための検出システムを開発して調査に当たった。

　その結果、全体の約1％にあたる2030件の履歴書から、巧妙に隠された不正なテキストが検出された。つまり、およそ100通に1通の割合でAIをだます履歴書が提出されている計算になる。

　手口としては、文字を背景と同じ白色にしたり、極端に小さな極小フォントを使ったりすることで、採用担当者には気づかれずにAIのシステムにだけ情報を読み取らせる。

　改ざん内容として最も多かったのが、スキルのキーワードを見えない文字で羅列することで、次いで虚偽の職歴や実績を記載するケースが多く、中には求人票の応募要件をそのまま丸写しする事例も確認されている。

Source and Image Credits: Zhang, M., Jia, Y., Tan, Z., Jiang, S., Gong, N. Z., Chen, T., & Song, D. (2026). Measuring Real-World Prompt Injection Attacks in LLM-based Resume Screening. In Proceedings of the 35th USENIX Security Symposium. USENIX Association. https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity26/presentation/zhang-mohan

Innovative Tech

2019年にスタートした本連載「Innovative Tech」は、世界中の幅広い分野から最先端の研究論文を独自視点で厳選、解説している。執筆は研究論文メディア「Seamless」（シームレス）を主宰し、日課として数多くの論文に目を通す山下氏が担当。イラストや漫画は、同メディア所属のアーティスト・おね氏が手掛けている。

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