AIにおけるプロンプトインジェクションの脅威への対処

大規模言語モデル（LLM）やAIチャットボットは、人々が人工知能とどのように対話するかを変えた。ChatGPTのようなツールがAIをもっと身近にしてくれたけど、こうしたツールが人気になるにつれて、その制御や悪用の懸念も増えてきた。ユーザーたちはプロンプトインジェクションを使ってこれらのモデルを悪用する方法を見つけ始めていて、開発者たちはその問題を解決しようと奮闘している。この論文ではプロンプトインジェクションについて掘り下げ、分野の他の人たちに役立つ分類を提案するよ。

#プロンプトインジェクションって何？

プロンプトインジェクションは、ユーザーがAIモデルを騙して、望ましくない応答や行動を引き出す方法だよ。これは、悪意のあるコマンドをデータベースクエリに潜り込ませるサイバーセキュリティ攻撃であるSQLインジェクションに似てる。プロンプトインジェクションも同様に、LLMに与える入力を操作して、開発者の意図しない動作を引き出す。簡単な例としては、賢くリクエストを提示してモデルに違法な指示を求めることがあるね。

#言語モデルの背景

LLMは大量のテキストデータで訓練された高度なモデルなんだ。テキストを生成したり、分類したり、コードを作成したりできる。オープンAIのGPT-4やメタのLLaMAなどが人気の例だね。これらのモデルには可能性があるけど、社会的な問題を反映させて偏ったり有害なコンテンツを生み出すこともある。開発者たちは有害な出力を制限しようとしてるけど、ユーザーはしばしばそれらの制御を回避する方法を探すんだ。

#プロンプトインジェクション攻撃の種類

プロンプトインジェクションに関する研究は限られてるけど、主に二つのタイプがあることがわかった。直接型と間接型だよ。

• 直接プロンプトインジェクション: これは入力を直接作成して制限を回避するもの。ユーザーはモデルに通常は答えないようなことを尋ねたり、内部ガイドラインを明らかにさせたりするかも。

• 間接プロンプトインジェクション: これはもっと微妙で、他のテキストの中に悪意のあるプロンプトを隠す方法。例えば、ユーザーが気づかないうちにLLMが読み取って実行する見えないテキストをウェブページに挿入することなどだ。

#方法論

プロンプトインジェクションの性質を理解するために、学術的および非学術的な情報源の体系的レビューを行ったよ。データはGoogle Scholar、Reddit、モデルの直接テストなどのさまざまなオンラインプラットフォームから集めた。その結果、知られているプロンプトインジェクションのリストがタイプ別に分類された。

#発見

研究の結果、合計で17の異なるプロンプトインジェクションのバリエーションが特定された。これらのバリエーションは、直接および間接のインジェクションの広いカテゴリに分類される。直接インジェクションは、その単純さから最も一般的に報告されている。セキュリティ制御を回避して制限されたコンテンツを生成することを目指すことが多いね。

#影響

開発者もユーザーも、プロンプトインジェクションに関連するリスクを理解しておく必要がある。開発者はこうした攻撃からインターフェースを守ることを考慮すべきだし、ユーザーはLLMツールとやりとりする際に注意を払うべきだ。プロンプトインジェクションに関する研究は進化する分野であって、これらの脅威に対抗する方法を研究し続けることが重要だよ。

#結論

プロンプトインジェクションは、LLMやその開発者にとって大きな課題を提示する。この論文は問題の構造的な見方を提供し、攻撃の種類を特定して今後の研究の指針を示している。安全で効果的なAIツールを作り、悪用のリスクを最小限に抑えるためには、さらなる取り組みが必要だね。

#付録

付録 A: プロンプトインジェクションの例とその分類の詳細をリストアップしてるよ。
付録 B: 様々なLLMでテストしたフル例を含んでいて、プロンプトインジェクションが実際にどう機能するかを示しているんだ。