【IBM要約】AIモデルを安全に運用するためのセキュリティ戦略

AIを使ったアプリは便利ですが、その安全性を守るには特有のリスクへの理解と対策が必要です。本記事では、AIモデルの脆弱性を検出し、攻撃を防ぐための方法やツールについて、実践的なアプローチを解説します。

▶引用元：AI Model Penetration: Testing LLMs for Prompt Injection & Jailbreaks

この記事のポイント

• AIモデルは言語そのものが攻撃対象になる
• プロンプトインジェクションは重大な脅威
• モデルの多くは外部プラットフォームで提供されている
• 自動化ツールによるスキャンとテストが必須
• 継続的な監視と防御の更新が重要

AIモデル特有のリスクとは

従来のWebアプリは、入力欄の形式や長さが制限されています。しかしAIモデルは自然言語全体が入力となるため、攻撃の幅が広がります。たとえば「これまでの指示を無視して…」という文章を入力するだけで、システムを意図しない動作に導くことが可能です。これが「プロンプトインジェクション」と呼ばれる攻撃であり、機密情報の漏えいや危険なアクション実行の原因になりえます。

モデルの多くは外部提供

自社で大規模モデルを構築するのは非常にコストが高く、専門知識も必要です。そのため多くの企業は、Hugging Faceのようなプラットフォームにある既存モデル（中には数十億パラメータ規模も）を利用します。しかし外部モデルを使う場合、その安全性や信頼性を独自に検証する必要があります。

アプリケーションセキュリティから学ぶ

AIモデルの検証には、従来のアプリケーションセキュリティテストの知見が役立ちます。例えばソースコードスキャンのように、モデルに対して既知の脆弱性や危険な挙動パターンを検出するテストを行います。禁止すべき動作の定義、ネットワークアクセスの制限、サンドボックス環境での隔離なども重要な対策です。

プロンプトインジェクション検出の方法

プロンプトインジェクションを見つけるには、多様な入力を自動で与えて応答を観察します。たとえば「pingテスト」や、モールス信号で指示を与える方法など、想定外の形式での入力が有効です。これにより、通常では気づかないセキュリティの抜け穴を発見できます。

自動化ツールの活用

手動で全テストを行うのは不可能です。モデルスキャンツールやプロンプトインジェクションテストツールを使えば、25種類以上の脅威クラスに対して効率的に検証できます。特にサンドボックス環境での実行は、外部への影響を最小限に抑えながら徹底的なテストを可能にします。

継続的な監視と防御の更新

AI攻撃は日々進化しています。新しい「脱獄」手法（jailbreak）が登場するたびに、防御策もアップデートが必要です。AIゲートウェイやプロキシを導入すれば、過去のスキャン結果だけでなくリアルタイム監視が可能になり、即時の対応が取れます。

もしこの内容を英語で伝えるなら？

“AI models have a unique attack surface: language itself.”

「AIモデルは言語そのものが攻撃対象になる」
AI特有のリスクを端的に表現

“Prompt injection can lead to data leaks and dangerous actions.”

「プロンプトインジェクションは情報漏えいや危険な動作につながる」
脅威の深刻さを簡潔に説明

“Use automated tools to scan and test for vulnerabilities.”

「脆弱性検出には自動化ツールを使うべき」
効率的な検証手段を提案

“Run models in sandboxed environments for safe testing.”

「安全なテストにはサンドボックス環境を使う」
外部影響を防ぐ方法を強調

“Continuously monitor and update defenses against new attacks.”

「新しい攻撃に備えて防御策を継続的に更新する」
継続的な対策の必要性を表現

最後に

AIモデルはその柔軟さゆえに攻撃対象も広がっています。安全に運用するには、自動化ツールによる徹底的なテストと継続的な防御の更新が不可欠です。外部モデルを利用する場合でも、自社環境に合わせた検証と監視体制を整えることで、リスクを最小限に抑えられます。