AIヘルスケアモデルにおけるプロンプトインジェクション攻撃のリスク
研究によって、がん診断に使われるAIモデルの脆弱性が明らかになった。
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人工知能(AI)は医療分野で大きな進展を遂げてるね。その中で興味深いのは、ビジョン・ランゲージモデル(VLM)の使い方。これらのモデルは画像とテキストの両方を解釈できるから、医療画像の読み取りや文書作成の手助け、医師への意思決定サポートにも役立つんだ。
でも、心配なこともあるんだ。これらのVLMは「プロンプトインジェクション攻撃」っていうものを使って操られる可能性があるんだ。これは、ユーザーが隠れた指示を忍ばせて、モデルの出力を変えるってこと。医者がこれらのモデルに正確な情報を頼ってると、逆に危険な出力を受け取っちゃうかもしれない。
最近の研究では、現在のVLMsがこれらの攻撃にどれだけ脆弱かを調べて、特にがん治療での使用に焦点を当てたんだ。いくつかの先進的なモデル、例えばClaude 3 Opus、Claude 3.5 Sonnet、Reka Core、GPT-4oをテストしたんだ。目標は、これらのモデルがCTスキャンやMRIのような医療画像でがんの兆候を無視するようにトリックできるかどうかを調べることだった。
プロンプトインジェクション攻撃とは?
プロンプトインジェクションは、AIモデルに与える入力に隠れたプロンプトを追加することだ。これらのプロンプトは非常に微妙で、メタデータや画像、さらには見えない文字の中に隠されてることがある。攻撃者の目的はモデルの出力を操作して、虚偽や有害な情報を生成すること。医療の場面では、重大な病状を見逃すことにつながるかもしれない、患者の安全にとって恐ろしいことだね。
モデルのテスト
研究者たちは、肝臓のがん性病変の画像をVLMに見せる実験を一連行ったんだ。それぞれの画像にはモデルに見たことを説明させる指示と、誤解を招く情報を注入しようとする指示が付けられてた。彼らは、見えにくいテキストを挿入したり、追加のメッセージを持つ画像を使ったりするなど、さまざまなプロンプトインジェクションの方法を使ったんだ。
合計297の異なる攻撃がモデルに対してテストされた。その結果は良くなかった。テストされたすべてのモデルが、これらの攻撃に何らかの脆弱性を示したんだ。研究者たちは、画像内の微妙な隠れた指示さえも、モデルが目に見えるがんの兆候を無視する原因になることを発見した。
実験結果
モデルの肝臓や病変の検出能力は大きく異なってた。例えば、あるモデルは器官の60%を正確に特定したが、別のモデルは100%も成功した。モデルがプロンプトインジェクションを受けると、その性能は落ちたんだ。事実、プロンプトインジェクションが導入された後、モデルが病変を見逃す率がかなり高くなった。
この研究は、これらのAIモデルが単なる無害なツールじゃないことを示してる。誤った情報を提供するように操られる可能性があるから、これは医師が重要な医療判断をする際に依存すると深刻な結果を招く。
プロンプトインジェクションの仕組み
プロンプトインジェクションはいくつかの方法で実行できる。研究者たちは主に3つの戦略をテストした:
- テキストプロンプトインジェクション:これは、テキストを通じて隠れた指示を挿入すること。
- ビジュアルプロンプトインジェクション:これは、モデルに見せる画像に指示を忍ばせること。
- 遅延ビジュアルプロンプトインジェクション:ここでは、ターゲット画像の前に提示された画像から隠れた指示が来る。
彼らは、これらの攻撃の成功率は使われた方法によって変わることを見つけた。例えば、テキストプロンプトはしばしば有害な結果をもたらしたが、ビジュアルプロンプトは時々混ざった結果を示した。この研究は、モデルがそのような隠れた指示があると、しばしば病変を認識できないことを示してる。
医療への影響
この研究の結果は、AIの医療への統合における深刻な問題を浮き彫りにしてる。もしこれらのモデルが重要な医療情報を見逃すように騙されるなら、患者の安全に対する実際のリスクがある。病院は、これらの攻撃から守る方法を模索してる段階なんだ。
医療グループは、AIを使うことで効率が大幅に向上しサポートも受けられるけど、リスクがあることを理解するのが大事だよ。この状況は、悪意のある攻撃からのより強力な防護策を求めてる。
今後の方向性
この研究は、医療分野の関係者がAIシステムの脆弱性に注意を払うよう促してる。AIが進化し続ける中で、潜在的な欠陥を理解し、それに対処することが重要だ。それには、意思決定に人間の専門家を関与させたり、重要な判断は専門家によってレビューされるようにすることが含まれる。
AIには、医療現場での書類作成にかかる時間を削減したり、臨床ガイドラインの遵守を高めたりする大きな利益をもたらす可能性がある。しかし、プロンプトインジェクション攻撃のようなセキュリティ脅威から守るための強力な防御を作ることも同じくらい重要だ。適切な防護策が整って初めて、これらの技術を医療現場に安全に統合できるようになる。
結論
まとめると、この研究は医療環境で高度なAIモデルを使用する際のリスクを明らかにしてる。プロンプトインジェクション攻撃の可能性は、患者の安全と医療の意思決定の整合性に深刻な脅威をもたらす。がん治療や他の医療分野におけるAIの利点は明らかだけど、強固なセキュリティ対策の必要性は強調されるべきだ。AI技術が進化し続ける中で、それを誤用から守るための戦略も進化し続けなきゃいけない。
今後、医療専門家や組織が共にAIの進展を推し進めつつ、潜在的な脆弱性から守るための適切なチェックが整うよう努めることが大事だね。そうすることで、患者の結果を改善しつつ、安全を損なわずにAIの力を活用できるようになる。
タイトル: Prompt Injection Attacks on Large Language Models in Oncology
概要: Vision-language artificial intelligence models (VLMs) possess medical knowledge and can be employed in healthcare in numerous ways, including as image interpreters, virtual scribes, and general decision support systems. However, here, we demonstrate that current VLMs applied to medical tasks exhibit a fundamental security flaw: they can be attacked by prompt injection attacks, which can be used to output harmful information just by interacting with the VLM, without any access to its parameters. We performed a quantitative study to evaluate the vulnerabilities to these attacks in four state of the art VLMs which have been proposed to be of utility in healthcare: Claude 3 Opus, Claude 3.5 Sonnet, Reka Core, and GPT-4o. Using a set of N=297 attacks, we show that all of these models are susceptible. Specifically, we show that embedding sub-visual prompts in medical imaging data can cause the model to provide harmful output, and that these prompts are non-obvious to human observers. Thus, our study demonstrates a key vulnerability in medical VLMs which should be mitigated before widespread clinical adoption.
著者: Jan Clusmann, Dyke Ferber, Isabella C. Wiest, Carolin V. Schneider, Titus J. Brinker, Sebastian Foersch, Daniel Truhn, Jakob N. Kather
最終更新: 2024-07-23 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2407.18981
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2407.18981
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。
参照リンク
- https://doi.org/10.53347/rID-70007
- https://doi.org/10.53347/rID-68460
- https://doi.org/10.53347/rID-26464
- https://github.com/JanClusmann/Prompt
- https://openai.com/index/hello-gpt-4o/
- https://docs.anthropic.com/en/docs/vision
- https://llama.meta.com/
- https://publicationethics.org/cope-position-statements/ai-author