生成AIシステムのセキュリティ強化

生成AIは多くのアプリケーションの一部になってきてて、特に大規模言語モデル（LLM）を使ってるやつね。こういうシステムが増えていくにつれて、新しいセキュリティリスクも出てきてる。これらのリスクは、人々がAIをいろんな方法で悪用しようとすることから来てるんだ。レッドチーミングってプロセスを使って、誰かがその弱点を利用する前にAIシステムの脆弱性を見つけようとしてる。一方で、ブルーチームはこういった攻撃からシステムを守るために頑張ってる。今のところ、実際に働いてる人たちが新しい脅威をうまく管理するための明確なアドバイスが足りてないんだ。

#レッドチームとブルーチームの重要性

レッドチームはAIシステムの欠陥を探してて、ブルーチームは防御戦略を練ってる。生成AIが進化し続ける中で、セキュリティの状況が変わってきてる。機械学習の伝統的な懸念、つまり画像や音声攻撃から、言語やマルチモーダルアプリケーション特有のリスクに焦点が移ってる。LLMを使うのが簡単なことから、基本的なコンピュータスキルしか持ってない人でも攻撃できちゃう。だからこそ、チームが新しい攻撃方法と必要な対策を理解するのが超重要なんだ。

#AIセキュリティへの主な貢献

1. レッド・ブルーチーミング戦略: 生成AIシステムの脆弱性を見つけて修正するための実用的な方法について話すよ。何が効果的で、何がダメかをカバーしてる。

2. 防御開発の課題: AIシステムへの攻撃に対して効果的な防御を作る際に解決すべき問題や質問を見つける。

3. 攻撃アトラス: これはLLMに対するシングルターンの入力攻撃を分析するための新しいフレームワーク。潜在的な脅威について考えるのに役立つ。

#敵対的攻撃の理解

敵対的攻撃とは、AIシステムを騙して有害な出力や間違った出力を生み出させようとする試みのこと。生成AIにおける一般的な攻撃には以下が含まれる：

• 脱獄攻撃: LLMの安全対策をクリアして、安全でない出力を出させようとする試み。

• 直接注入攻撃: LLMにその安全指示を無視するように指示するプロンプト。

• 間接注入攻撃: ウェブサイトやドキュメントなどの外部ソースから来るもので、LLMの応答に影響を与える。

シンプルなプロンプトを使うだけでこれらの攻撃を作れるから、セキュリティチームはさまざまな攻撃戦略を把握する必要があるんだ。

#実務者の課題

1. リスク評価: 現在、生成AIに関連するリスクを評価する標準的な方法がない。実務者は脅威に対処するための明確な指針が必要。

2. 文脈の問題: レッドチーミングの効果はAIの特定のアプリケーションに依存する。一つの文脈では有害とされるものが、別の文脈ではそうではないかもしれない。

3. リソースの制約: すべてのチームが同じリソースを持っているわけじゃない。一部のチームは限られた能力を持つAPIに依存しているため、実用的で効率的な防御メカニズムを実装する必要がある。

#攻撃成功の評価

AIへの攻撃の成功は、その定義によって異なることが多い。学術界では、攻撃がどのくらい成功するかで評価されることが多いが、実際には攻撃が実際の危険をもたらすかどうかを考慮することが重要。既存の攻撃検出方法はしばしば誤った結果を生むことが多く、攻撃がないのに攻撃があると表示されたり、実際の脅威を見逃したりすることがある。

#ガードレールの必要性

ガードレールは、LLMへの有害な入力をブロックするための保護措置。役立つけど、正当なリクエストを誤ってブロックしないように、注意深い設計が必要。

1. 入力ガードレール: これを使ってAIモデルに到達する前に入力をフィルタリングし、適切なプロンプトのみを処理する。

2. 機能要件: ガードレールは、長大または複雑な構造を持つ入力も含め、さまざまなタイプの入力を効果的に管理する必要がある。

3. 非機能要件: 実用的な観点から、速度やリソースの使用を考慮しなければならない。

#自動化の役割

レッドチーミングのプロセスを自動化することで、チームが脆弱性を迅速に特定するのに役立つ。ただし、現行のツールには限界があって効果が制限されてる。多くの自動システムは、異なる攻撃タイプに対して方法を適応するのが苦手で、カバレッジにギャップが生じる。効果的な自動化は、攻撃のための既存データセットを使用するだけでなく、AIの特定の文脈に適応する必要がある。

#AIセキュリティの経済

セキュリティを維持するのはコストがかかるし、継続的な努力が必要。チームは、どれだけのカバレッジを望むかと、セキュリティ対策にどれだけお金をかけられるかの選択をしなきゃならない。攻撃が進化してより高度になるにつれて、防御側は最も可能性が高い重大な脅威に対処することを優先しなきゃいけない。

#ガードレールの評価

ガードレールをテストすることは、有害な入力を効果的にフィルタリングしつつ、許容される入力は通すことを確保するために必要。多くのモデルが特定のデータセットに対して評価されるが、これらはしばしば潜在的な攻撃の全範囲をカバーしてない。

1. トレードオフ: モデルの有用性とガードレールによって提供される保護レベルのバランスを取ることが多い。

2. ベンチマーキング: ガードレールの性能を効果的に評価するためのより包括的なベンチマークが必要。

#攻撃アトラスの導入

攻撃アトラスは、LLMに対するさまざまな種類の攻撃を分類したガイドとして機能する。これにより、チームは攻撃者が脆弱性を利用するさまざまな方法をよりよく理解できるようになる。それによって、レッドチームとブルーチームの両方の戦略が改善される。

#攻撃の主なカテゴリー

1. 直接指示: これは、AIから望ましくない応答を得ようとするシンプルなプロンプト。

2. エンコードされたインタラクション: これらは、誤字や特異なスペーシングなど、特定のフォーマットを使用して有害な応答を引き出す。

3. ソーシャルハッキング: これは、AIを操作して問題のあるコンテンツを生成させるためにオファーやシナリオを利用する。

#結論と推奨

生成AIのレッドチームとブルーチームの取り組みは、実際の脅威に効果的に対処するために進化しなきゃならない。実際に起こっている攻撃の種類に焦点を当てることで、セキュリティチームは悪用に対してもっと効果的に防御できるようになる。攻撃アトラスは、どんな種類の攻撃が存在するか、そしてそれに対してどうやって守るかについての明確なガイダンスを提供するステップなんだ。