大規模言語モデル (LLM) の脆弱性トップ 10

人工知能 (AI) の分野では、特に OpenAI が ChatGPT や GPT-4 などの画期的なリリースをリリースして以来、大規模言語モデル (LLM) の威力と可能性は否定できません。現在、市場には業界に革命をもたらし、ビジネスの運営方法に革命的な変化をもたらしている独自の LLM やオープンソースの LLM が数多く存在します。急速な変革にもかかわらず、LLM には対処しなければならない抜け穴や欠点がまだ多く残っています。

たとえば、LLM は、人間のようなパーソナライズされたスピアフィッシング メッセージを大量に生成してサイバー攻撃を実行できます。新たな研究では、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、独自のスピアフィッシング メッセージを簡単に作成できることが示されています。対処しないと、LLM の脆弱性により、企業規模での LLM の適用性が損なわれる可能性があります。

この記事では、主な LLM の脆弱性について説明し、組織がそれらを克服する方法について説明します。

LLM の脆弱性トップ 10 とその修正方法

LLM の力がイノベーションを刺激し続けるにつれて、これらの最先端技術の脆弱性を理解することが重要です。ここでは、LLM に関連する上位 10 の脆弱性と、各課題に対処するために必要な手順を示します。

1. トレーニングデータの汚染

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ます。悪意のある行為者はこのデータを操作し、偏見や誤った情報を持ち込んで出力を危険にさらす可能性があります。

解決策:この脆弱性を軽減するには、厳格なデータ管理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と多様性チェックは、潜在的な問題を特定して修正するのに役立ちます。

2. 不正なコードの実行

LLM のコード生成機能により、不正アクセスや操作のベクトルが導入されることになります。悪意のある行為者は、モデルのセキュリティを侵害する可能性のある有害なコードを挿入する可能性があります。

解決策:厳密な入力検証、コンテンツ フィルタリング、サンドボックス化技術を使用することで、この脅威に対抗し、コードの安全性を確保できます。

3. 迅速な注射

欺瞞的な手がかりを通じて LLM を操作すると、予期しない出力につながり、誤った情報の拡散を促進する可能性があります。モデルの偏りや制限を悪用する手がかりを開発することで、攻撃者は AI を騙して自分たちの目的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:ジャストインタイムの使用に関する定義済みのガイドラインを確立し、ジャストインタイム エンジニアリング手法を改善することで、この LLM の脆弱性を軽減できます。さらに、モデルを微調整して望ましい動作にさらに適合させることで、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）脆弱性

LLM は、サーバー側リクエスト偽造 (SSRF) 攻撃の機会を誤って作り出し、脅威の攻撃者が API やデータベースなどの内部リソースを操作できるようにしました。このエクスプロイトにより、LLM は不正な情報提供によるアクティベーションや機密内部リソースの抽出にさらされることになります。このような攻撃はセキュリティ対策を回避し、データ侵害や不正なシステムアクセスなどの脅威をもたらします。

ソリューション:統合された入力サニタイズとネットワーク相互作用の監視により、SSRF ベースの攻撃を防ぎ、システム全体のセキュリティを強化します。

5. LLM生成コンテンツへの過度の依存

事実確認を行わずに LLM が生成したコンテンツに過度に依存すると、不正確な情報や捏造された情報が拡散する可能性があります。さらに、LLM は「幻覚」を起こす傾向があり、もっともらしいように見えるが完全に虚偽の情報を生み出します。ユーザーは、コンテンツの一貫性があるためにコンテンツが信頼できると誤って信じてしまう可能性があり、誤情報が流れるリスクが高まります。

解決策:コンテンツの正確性を高め、信頼性を維持するために、コンテンツの検証と事実確認に人間による監視を組み込みます。

6. AI調整が不十分

不十分な一貫性とは、モデルの動作が人間の価値観や意図と一致しない状況を指します。その結果、LLM は不快、不適切、または有害な出力を作成し、評判を損なったり不和を助長したりする可能性があります。

解決策:強化学習戦略を実装して AI の動作を人間の価値観に合わせ、格差を抑制し、倫理的な AI のやり取りを促進します。

7. サンドボックスが不十分

サンドボックス化では、不正な操作を防ぐために LLM 機能を制限します。サンドボックス化が不十分だと、モデルが意図した境界を超える可能性があるため、悪意のあるコードの実行や不正なデータ アクセスなどのリスクにシステムがさらされる可能性があります。

解決策:システムの整合性を確保するには、強力なサンドボックス化、インスタンスの分離、サーバー インフラストラクチャの保護など、潜在的な脆弱性に対する防御を形成することが重要です。

8. 不適切なエラー処理

エラーの管理が不十分だと、LLM のアーキテクチャや動作に関する機密情報が漏洩する可能性があり、攻撃者がそれを利用してアクセスしたり、より効果的な攻撃を設計したりする可能性があります。適切なエラー処理は、脅威の攻撃者を助ける可能性のある情報の不注意な漏洩を防ぐために重要です。

解決策:さまざまな入力を積極的に管理するための包括的なエラー処理メカニズムを確立すると、LLM ベースのシステムの全体的な信頼性とユーザー エクスペリエンスが向上します。

9. モデルの盗難

LLM は経済的価値があるため、盗難の魅力的な標的となる可能性があります。脅威の攻撃者は、コード リポジトリを盗んだり漏洩したりして、悪意のある目的でコピーしたり使用したりする可能性があります。

解決策:組織は、暗号化、厳格なアクセス制御、継続的な監視保護を採用してモデルの整合性を維持し、モデルの盗難の試みを防ぐことができます。

10. アクセス制御が不十分

アクセス制御メカニズムが不十分だと、LLM が不正使用されるリスクにさらされ、悪意のある行為者が悪意のある目的でモデルを悪用または悪用する機会を与えてしまいます。強力なアクセス制御がなければ、これらの攻撃者は LLM によって生成されたコンテンツを操作し、その信頼性を損ない、機密データを抽出することさえ可能です。

解決策:強力なアクセス制御により、不正使用、改ざん、データ漏洩を防止します。厳格なアクセス プロトコル、ユーザー認証、および厳重な監査により不正アクセスを防止し、全体的なセキュリティを強化します。

LLM の脆弱性に関する倫理的考慮事項

LLM の脆弱性を悪用すると、広範囲にわたる結果を招く可能性があります。誤情報の拡散から不正アクセスの促進まで、これらの脆弱性の影響は、責任ある AI 開発の緊急の必要性を浮き彫りにしています。

開発者、研究者、政策立案者は協力して、潜在的な危害に対する強力な保護策を確立する必要があります。さらに、トレーニング データに根付いたバイアスに対処し、意図しない結果を減らす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統合されるにつれて、倫理的な考慮がその開発を導き、誠実さを損なうことなくテクノロジーが社会に利益をもたらすことを保証する必要があります。

LLM の抜け穴を調査していくうちに、イノベーションには責任が伴うことが明らかになりました。責任ある AI と倫理的な監視を導入することで、AI を活用した社会への道を切り開くことができます。