上位10のLLM脆弱性

Top 10 LLM vulnerabilities

人工知能（AI）において、Large Language Models（LLM）の力と潜在能力は否定できません。特に、OpenAIのChatGPTやGPT-4などの画期的なリリースの後は、その力と潜在能力は明白です。現在、市場には数多くのプロプライエタリおよびオープンソースのLLMが存在し、産業を革新し、ビジネスの機能方法に変革をもたらしています。急速な変革にもかかわらず、LLMには解決すべき脆弱性や不足点が数多く存在します。

たとえば、LLMは大量のヒトライクな個別化されたスピアフィッシングメッセージを生成することで、スピアフィッシングのようなサイバー攻撃を実行するために使用することができます。最新の研究では、OpenAIのGPTモデルを使用して基本的なプロンプトを作成することで、ユニークなスピアフィッシングメッセージを作成することがどれだけ簡単かを示しています。未解決の場合、LLMの脆弱性はLLMの企業規模での適用性を損なう可能性があります。

LLMベースのスピアフィッシング攻撃のイラスト

• 「LLaSMと出会う：音声と言語の指示に従うクロスモーダルな対話能力を持つエンドツーエンドで訓練された大規模なマルチモーダル音声言語モデル」
• 「機械学習のためのソフトウェアエンジニアリングパターン」
• 「生成モデルを活用して半教師あり学習を強化する」

この記事では、主要なLLMの脆弱性について取り上げ、組織がこれらの問題を克服する方法について説明します。

トップ10のLLMの脆弱性とその対策方法

LLMのパワーがイノベーションを引き起こし続ける中、これらの最先端技術の脆弱性を理解することは重要です。以下は、LLMに関連するトップ10の脆弱性と各課題に対処するために必要な手順です。

1. トレーニングデータの改竄

LLMのパフォーマンスはトレーニングデータの品質に大きく依存しています。悪意のある攻撃者はデータを操作し、バイアスや誤情報を導入して出力を妨害することができます。

解決策

この脆弱性を緩和するためには、厳格なデータのキュレーションと検証プロセスが不可欠です。トレーニングデータの定期的な監査や多様性のチェックにより、潜在的な問題を特定し修正することができます。

2. 許可されていないコードの実行

LLMがコードを生成する能力は、許可されていないアクセスや操作のためのベクトルを導入します。悪意のある攻撃者は有害なコードを注入することで、モデルのセキュリティを妨害することができます。

解決策

厳格な入力の検証、コンテンツのフィルタリング、およびサンドボックス技術の使用により、この脅威に対抗することができ、コードの安全性を確保することができます。

3. プロンプトの注入

欺瞞的なプロンプトを使用してLLMを操作することで、意図しない出力が生じ、誤情報の拡散が容易になります。モデルのバイアスや制限を利用するようなプロンプトを開発することで、攻撃者はAIに対して自分たちの意図に合った不正確なコンテンツを生成させることができます。

解決策

プロンプトの使用に関する事前に定義されたガイドラインの確立およびプロンプトエンジニアリング技術の改善により、このLLMの脆弱性を抑制することができます。さらに、望ましい動作によりよく合うようにモデルを微調整することで、応答の精度を向上させることができます。

4. サーバーサイドリクエストフォージェリ（SSRF）の脆弱性

LLMは、Server-Side Request Forgery（SSRF）攻撃の開口部を作り出すことがあります。これにより、脅威行為者はAPIやデータベースなどの内部リソースを操作することができます。この攻撃により、LLMは許可されていないプロンプトの開始や機密な内部リソースの抽出にさらされます。このような攻撃はセキュリティ対策を回避し、データの漏洩や許可されていないシステムへのアクセスといった脅威をもたらします。

解決策

入力のサニタイズとネットワークの相互作用の監視を統合することで、SSRFに基づく攻撃を防ぎ、全体的なシステムのセキュリティを強化することができます。

5. LLM生成コンテンツへの過度な依存

事実確認を行わずにLLM生成コンテンツに過度に依存することは、不正確な情報や捏造された情報の普及を引き起こす可能性があります。また、LLMは「幻覚」を起こす傾向があり、合理的に見えるが完全に架空の情報を生成します。ユーザーは、その一貫した外観により、コンテンツが信頼性があると誤解する可能性があり、誤情報のリスクが高まります。

解決策

コンテンツの検証と事実確認に人間の監視を組み込むことにより、コンテンツの精度を向上させ、信頼性を維持することができます。

6. 不適切なAIの調整

不適切な調整とは、モデルの振る舞いが人間の価値観や意図と一致しない状況を指します。これにより、LLMは攻撃的、不適切、または有害な出力を生成する可能性があり、評判の損失や不和の促進を引き起こすことがあります。

解決策

強化学習戦略を実装して、AIの振る舞いを人間の価値観に合わせることで、倫理的なAIの相互作用を促進し、不一致を抑制します。

7. 不適切なサンドボックス

サンドボックスは、許可されていないアクションを防ぐためにLLMの機能を制限することを意味します。不適切なサンドボックスは、悪意のあるコードの実行や許可されていないデータへのアクセスなどのリスクにさらす可能性があります。モデルが意図した範囲を超える場合があります。

解決策

システムの整合性を確保するために、堅牢なサンドボックス、インスタンスの分離、およびサーバーインフラのセキュリティを確保することが重要です。

8. 適切でないエラーハンドリング

適切に管理されていないエラーは、LLMのアーキテクチャや振る舞いに関する機密情報を漏洩させる可能性があり、攻撃者がアクセスを得たり、より効果的な攻撃を考案するために悪用することができます。適切なエラーハンドリングは、脅威行為者が利用できる情報の意図しない開示を防ぐために不可欠です。

解決策

さまざまな入力を積極的に管理する包括的なエラーハンドリングメカニズムを構築することで、LLMベースのシステムの信頼性とユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

9. モデルの盗難

金銭的な価値を持つため、LLMは盗難の対象となります。脅威行為者は、コードベースを盗み出したり漏洩させたりし、それを悪意のある目的で複製または使用することができます。

解決策

組織は、モデルの整合性を保護するために、暗号化、厳格なアクセス制御、および常時監視のセキュリティ対策を採用することができます。

10. 不十分なアクセス制御

不十分なアクセス制御メカニズムは、LLMを未承認の使用にさらす危険性があり、悪意のある行為者にとっては、モデルを悪用したり乱用したりする機会を提供します。堅牢なアクセス制御がないと、これらの行為者はLLMが生成したコンテンツを操作したり、信頼性を損なったり、機密データを抽出したりすることができます。

解決策

強力なアクセス制御は、未承認の使用、改ざん、またはデータの漏洩を防ぎます。厳格なアクセスプロトコル、ユーザー認証、および精密な監査によって、不正アクセスを防ぎ、全体のセキュリティを向上させることができます。

LLMの脆弱性における倫理的考慮事項

LLMの脆弱性の悪用には、広範な影響があります。偽情報の拡散から未承認のアクセスの容易化まで、これらの脆弱性からの影響は、責任あるAIの開発の重要性を強調しています。

開発者、研究者、および政策立案者は、潜在的な被害からの堅牢な保護策を確立するために協力する必要があります。さらに、トレーニングデータに根付いた偏見を対処し、意図しない結果を軽減することを優先する必要があります。

LLMが私たちの生活にますます組み込まれるにつれて、倫理的な考慮事項がその進化を導く必要があります。技術が社会に利益をもたらす一方で、その完全性を損なうことなく。

LLMの脆弱性の風景を探索するにつれて、革新は責任を伴うことが明らかになります。責任あるAIと倫理的な監視を受け入れることで、AIによって力を得た社会の道を築くことができます。

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