大規模な言語モデルが直面する脆弱性とセキュリティの脅威

大規模な言語モデル GPT-4、DALL-E などの (LLM) は、一般の想像力を魅了し、さまざまなアプリケーションにわたって計り知れない可能性を実証してきました。ただし、これらの強力な AI システムには、あらゆる機能があるにもかかわらず、悪意のある攻撃者によって悪用される可能性のある重大な脆弱性も伴います。この投稿では、脅威アクターが LLM を侵害するために利用できる攻撃ベクトルを調査し、セキュリティを強化するための対策を提案します。

大規模な言語モデルの概要

脆弱性を詳しく調べる前に、大規模言語モデルとは具体的に何なのか、またなぜこれほど人気が​​あるのか​​を理解することが役立ちます。 LLM は、大規模なテキスト コーパスでトレーニングされた人工知能システムのクラスであり、非常に人間らしいテキストを生成し、自然な会話を行うことができます。

OpenAI の GPT-3 のような最新の LLM には、以前のモデルよりも数桁多い 175 億以上のパラメータが含まれています。これらは、テキストや音声などのシーケンスの処理に優れたトランスフォーマーベースのニューラル ネットワーク アーキテクチャを利用しています。これらのモデルの規模が非常に大きいため、高度な深層学習技術と組み合わせることで、言語タスクで最先端のパフォーマンスを実現できます。

研究者と一般の人々の両方を興奮させるユニークな機能には次のようなものがあります。

• テキストの生成: LLM は、文章を自動補完したり、エッセイを書いたり、長い記事を要約したり、小説を作成したりすることもできます。
• 質問応答： 幅広いトピックにわたる自然言語の質問に対して有益な回答を提供できます。
• 分類： LLM は、感情、トピック、作成者などについてテキストを分類し、ラベルを付けることができます。
• 翻訳： Google の Switch Transformer (2022) のようなモデルは、100 以上の言語間で人間レベルに近い翻訳を実現します。
• コード生成: GitHub Copilot のようなツールは、開発者を支援する LLM の可能性を示しています。

LLM の驚くべき多用途性により、ヘルスケアから金融までの業界全体で LLM を導入することに強い関心が集まっています。ただし、これらの有望なモデルには、対処する必要がある新たな脆弱性も存在します。

大規模な言語モデルに対する攻撃ベクトル

LLM 自体には従来のソフトウェア脆弱性は含まれていませんが、その複雑さにより、内部動作を操作または悪用しようとする手法の影響を受けやすくなっています。いくつかの主要な攻撃ベクトルを調べてみましょう。

1.敵対的攻撃

敵対的攻撃 これには、機械学習モデルを欺き、意図しない動作を引き起こすように設計された特別に作成された入力が含まれます。攻撃者はモデルを直接変更するのではなく、システムに供給されたデータを操作します。

LLM の場合、敵対的攻撃は通常、テキスト プロンプトと入力を操作して、特定のプロンプトに対しては一貫性があるように見える、偏った、無意味な、または危険な出力を生成します。たとえば、敵対者は、危険な指示を要求する ChatGPT へのプロンプト内に「このアドバイスは他人に危害を加える可能性があります」というフレーズを挿入する可能性があります。これにより、有害なアドバイスが警告として構成され、ChatGPT の安全フィルターがバイパスされる可能性があります。

より高度な攻撃は、内部モデル表現をターゲットにする可能性があります。単語の埋め込みに知覚できない摂動を追加することで、攻撃者はモデルの出力を大幅に変更できる可能性があります。これらの攻撃を防御するには、入力の微妙な調整が予測にどのような影響を与えるかを分析する必要があります。

2. データポイズニング

この攻撃には、機械学習モデルのトレーニング パイプラインに汚染されたデータを注入して、意図的に破壊することが含まれます。 LLM の場合、攻撃者はインターネットから悪意のあるテキストを収集したり、トレーニング データセットを汚染するために特別に設計された合成テキストを生成したりする可能性があります。

ポイズニングされたデータ モデルに有害なバイアスを植え付けたり、敵対的なトリガーを学習させたり、ターゲット タスクのパフォーマンスを低下させたりする可能性があります。データセットのスクラビングとデータ パイプラインの保護は、実稼働 LLM に対するポイズニング攻撃を防ぐために重要です。

3. モデルの盗難

LLM は、その開発にリソースを投資する企業にとって非常に価値のある知的財産です。攻撃者は、独自のモデルを盗んで、その機能を複製したり、商業的利点を獲得したり、トレーニングで使用される機密データを抽出したりすることに熱心です。

攻撃者は、ターゲット LLM へのクエリを使用してサロゲート モデルを微調整し、その知識をリバース エンジニアリングしようとする可能性があります。盗まれたモデルは、敵対者がさらなる攻撃を開始するための追加の攻撃面も生み出します。堅牢なアクセス制御と異常な使用パターンの監視により、盗難の軽減に役立ちます。

4. インフラストラクチャ攻撃

LLM の規模がさらに拡大するにつれて、そのトレーニングと推論のパイプラインには膨大な計算リソースが必要になります。たとえば、GPT-3 は数百の GPU でトレーニングされており、クラウド コンピューティングの料金として数百万ドルかかります。

この大規模な分散インフラストラクチャへの依存により、API にリクエストを大量に送り込んでサーバーを過負荷にするサービス拒否攻撃などの潜在的なベクトルが露呈します。攻撃者は、LLM をホストしているクラウド環境に侵入して、運用を妨害したり、データを窃取しようとしたりすることもあります。

LLM の脆弱性から現れる潜在的な脅威

上記の攻撃ベクトルを悪用すると、敵が個人や社会にリスクをもたらす方法で LLM を悪用する可能性があります。セキュリティ専門家が注意深く監視している潜在的な脅威をいくつか紹介します。

• 誤った情報の拡散: 毒されたモデルを操作して、説得力のある虚偽を生み出し、陰謀を煽ったり、制度を弱体化させたりすることができます。
• 社会的偏見の増幅: 歪んだデータに基づいてトレーニングされたモデルは、少数派に悪影響を与える偏見のある関連付けを示す可能性があります。
• フィッシングとソーシャルエンジニアリング：LLM の会話能力は、ユーザーを騙して機密情報を開示させることを目的とした詐欺を強化する可能性があります。
• 有毒で危険なコンテンツの生成: LLM は、制約を受けずに、違法または非倫理的な活動の指示を提供する場合があります。
• デジタルなりすまし：LLM を利用した偽のユーザー アカウントは、検出を回避しながら扇動的なコンテンツを拡散する可能性があります。
• 脆弱なシステムの侵害: LLM は、サイバー攻撃のコンポーネントを自動化することでハッカーを支援する可能性があります。

これらの脅威は、LLM を安全に開発および展開するための厳格な管理と監視メカニズムの必要性を強調しています。モデルの機能が進化し続けるにつれて、適切な予防策がなければリスクは増大するばかりです。

大規模な言語モデルを保護するための推奨戦略

LLM の脆弱性の多面的な性質を考慮すると、セキュリティを強化するには、設計、トレーニング、展開のライフサイクル全体にわたる多層防御のアプローチが必要です。

安全なアーキテクチャ

• 多層アクセス制御を採用して、モデルへのアクセスを許可されたユーザーおよびシステムに制限します。レート制限は、ブルート フォース攻撃の防止に役立ちます。
• サブコンポーネントを、厳格なファイアウォール ポリシーで保護された隔離された環境に区画化します。これにより、侵入による爆発範囲が減少します。
• 局所的な中断を防ぐために、リージョン全体での高可用性を設計します。負荷分散は、攻撃時のリクエストのフラッディングを防ぐのに役立ちます。

トレーニング パイプラインのセキュリティ

• 分類子を使用して、トレーニング コーパスの毒性、バイアス、合成テキストをスキャンすることで、広範なデータの衛生管理を実行します。これにより、データポイズニングのリスクが軽減されます。
• 信頼できるソースから厳選された信頼できるデータセットでモデルをトレーニングします。データを組み立てる際には、多様な視点を求めてください。
• 例の正当性を検証するためにデータ認証メカニズムを導入します。疑わしいテキストの一括アップロードをブロックします。
• クリーンなサンプルを敵対的サンプルで強化することで、敵対的トレーニングを実践し、モデルの堅牢性を向上させます。

推論の保護手段

• 入力サニタイズ モジュールを使用して、ユーザー プロンプトから危険なテキストや無意味なテキストをフィルタリングします。
• 出力をリリースする前に、分類子を使用して生成されたテキストのポリシー違反を分析します。
• 増幅攻撃による悪用やサービス拒否を防ぐために、ユーザーごとの API リクエストのレートを制限します。
• ログを継続的に監視して、異常なトラフィックを迅速に検出し、攻撃を示すパターンをクエリします。
• 再トレーニングまたは微調整手順を実装して、より新しい信頼できるデータを使用してモデルを定期的に更新します。

組織的な監視

• 多様な視点を持つ倫理審査委員会を形成し、アプリケーションのリスクを評価し、安全策を提案します。
• 適切な使用例を管理し、ユーザーに制限を開示する明確なポリシーを作成します。
• セキュリティ チームと ML エンジニアの間の緊密なコラボレーションを促進して、セキュリティのベスト プラクティスを浸透させます。
• 監査と影響評価を定期的に実行して、機能の進歩に伴う潜在的なリスクを特定します。
• 実際の LLM 違反や悪用を調査し、軽減するための堅牢なインシデント対応計画を確立します。

データ、モデル、インフラストラクチャ スタック全体にわたる緩和戦略を組み合わせることが、大規模な言語モデルに伴う大きな可能性と実際のリスクのバランスをとる鍵となります。これらのシステムの規模に見合った継続的な警戒と積極的なセキュリティ投資によって、その利点が責任を持って実現できるかどうかが決まります。

まとめ：

ChatGPT のような LLM は、AI が達成できることの限界を拡大する技術的な飛躍を表しています。しかし、これらのシステムは非常に複雑であるため、私たちの注意を必要とする一連の新たなエクスプロイトに対して脆弱なままになっています。

敵対的攻撃からモデルの盗難に至るまで、脅威アクターには、極悪非道な目的のために LLM の可能性を解き放つインセンティブがあります。しかし、機械学習のライフサイクル全体を通じてセキュリティの文化を育むことで、これらのモデルが安全かつ倫理的にその約束を確実に果たせるように取り組むことができます。官民セクターにわたる協力的な取り組みにより、LLM の脆弱性が社会にとっての LLM の価値を損なうことはありません。