# ChaosBlade カオスエンジニアリングの原理とカオス実験モデルに則ったオープンソースの障害注入(experimental injection)ツール。多様な実験シナリオを支援する。[[@2025__TOSEM__A Survey on Failure Analysis and Fault Injection in AI Systems - Chapter 4 FA and FI in AI Service]] §4.2 では、AIサービス層のFIツールとしてNetwork Fault(低品質ネットワークの模擬: 遅延・ジッタ・パケットロス・順序入れ替え)とNetwork Attack領域で参照される(Table 3・Table 4)。一方 §4.3 は、ChaosBladeのような従来のFIツールがクラウドコンピューティングサービス向けに設計されており、AIシステム固有のシナリオ(プロンプトインジェクション攻撃等)を考慮していないと指摘する。(Source: [[@2025__TOSEM__A Survey on Failure Analysis and Fault Injection in AI Systems - Chapter 4 FA and FI in AI Service]] §4.2, §4.3) このページはwiki-lintの自動修正で作成した暫定stubを、2026-08-25に上記ソースの内容で肉付けしたものである。他ソースでの言及(例: [[障害注入]] concept内でPingCAP/TiDBの文脈から参照される用法)は未統合であり、今後の関連ingestで積み増す余地がある。 ## 関連 - [[障害注入]] - [[@2025__TOSEM__A Survey on Failure Analysis and Fault Injection in AI Systems - Chapter 4 FA and FI in AI Service]] - 関連: [[@2027__FAST__Labeling the Invisible - A Scalable Framework for Labeling Fail-Slow Failures in Cloud Storage Systems]] ## 出典 - [[@2025__TOSEM__A Survey on Failure Analysis and Fault Injection in AI Systems - Chapter 4 FA and FI in AI Service]](§4.2 Table 3, §4.3 Table 4・New Emerging Fault Types) - [[@2027__FAST__Labeling the Invisible - A Scalable Framework for Labeling Fail-Slow Failures in Cloud Storage Systems]](339件のNIC関連fail-slow障害注入(汎化性評価用データセットD3の生成)に使用)