Artificial Intelligence

LLM の脆弱性トップ 10

公開済み

8ヶ月前

2023 年 9 月 7 日

人工知能 (AI) におけるその力と可能性は、大規模な言語モデル (LLM) は否定できません。特に、次のような OpenAI の画期的なリリースの後はそうです。 AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、および GPT-4。現在、市場には独自のオープンソース LLM が数多く存在し、業界に革命をもたらし、ビジネスの機能に革新的な変化をもたらしています。急速な変革にもかかわらず、対処しなければならない LLM の脆弱性や欠点が数多くあります。

たとえば、LLM は次のようなサイバー攻撃を実行するために使用される可能性があります。スピアフィッシング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することによって。最新の研究は、基本的なプロンプトを作成することで、OpenAI の GPT モデルを使用して独自のスピアフィッシングメッセージを作成することがいかに簡単であるかを示しています。 LLM の脆弱性を放置すると、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。

LLM ベースのスピアフィッシング攻撃の図

LLM ベースのスピアフィッシング攻撃の図

この記事では、LLM の主要な脆弱性に対処し、組織がこれらの問題をどのように克服できるかについて説明します。

LLM の脆弱性トップ 10 とその軽減方法

として LLM の力イノベーションを引き起こし続けているため、これらの最先端テクノロジーの脆弱性を理解することが重要です。以下に、LLM に関連する上位 10 件の脆弱性と、それぞれの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ポイズニング

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。悪意のある攻撃者はこのデータを操作し、バイアスや誤った情報を導入して出力を侵害する可能性があります。

ソリューション

この脆弱性を軽減するには、厳密なデータのキュレーションと検証の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 のコード生成機能は、不正なアクセスと操作のベクトルをもたらします。悪意のある攻撃者は有害なコードを挿入し、モデルのセキュリティを損なう可能性があります。

ソリューション

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

3. 即時注入

操作する LLM 欺瞞的なプロンプトを介して意図しない出力を引き起こし、誤った情報の拡散を促進する可能性があります。モデルのバイアスや制限を悪用するプロンプトを開発することで、攻撃者は AI を誘導して、目的に沿った不正確なコンテンツを生成させることができます。

ソリューション

迅速な使用のための事前定義されたガイドラインを確立し、迅速なエンジニアリング技術を改良することは、この LLM 脆弱性を抑制するのに役立ちます。さらに、モデルを微調整して目的の動作に合わせて調整することで、応答の精度を高めることができます。

4. サーバー側のリクエストフォージェリ (SSRF) の脆弱性

LLM は不注意で隙を作ってしまうサーバーサイドリクエストフォージェリ (SSRF) 攻撃これにより、攻撃者は 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なります。この悪用により、LLM が不正なプロンプト開始と機密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、データ漏洩やシステムへの不正アクセスなどの脅威を引き起こします。

ソリューション

統合入力のサニタイズまた、ネットワークの相互作用を監視することで SSRF ベースのエクスプロイトを防止し、システム全体のセキュリティを強化します。

5. LLM が生成したコンテンツへの過度の依存

ファクトチェックを行わずに LLM によって生成され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。また、LLM は「幻覚」と、もっともらしい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できるものであると誤解する可能性があり、誤った情報が含まれるリスクが高まります。

ソリューション

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で、コンテンツの正確性が高まり、信頼性が維持されます。

6. AIの調整が不十分

不適切な調整とは、モデルの動作が人間の価値観や意図と一致していない状況を指します。その結果、LLM が攻撃的、不適切、または有害な出力を生成し、風評被害を引き起こしたり、不和を助長したりする可能性があります。

ソリューション

AI の行動を人間の価値観と一致させる強化学習戦略を実装すると、不一致が抑制され、倫理的な AI の相互作用が促進されます。

7. 不十分なサンドボックス化

サンドボックス化には、不正なアクションを防ぐために LLM 機能を制限することが含まれます。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、システムが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さらされる可能性があります。

ソリューション

システムの整合性を確保するには、潜在的な侵害に対する防御を構築することが重要であり、これには堅牢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が含まれます。

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、攻撃者がそれを悪用してアクセス権を取得したり、より効果的な攻撃を考案したりする可能性があります。脅威アクターを支援する可能性のある情報が不用意に開示されることを防ぐためには、適切なエラー処理が不可欠です。

ソリューション

さまざまな入力をプロアクティブに管理する包括的なエラー処理メカニズムを構築すると、LLM ベースのシステム全体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

LLM はその金銭的価値により、盗難の魅力的な標的となる可能性があります。脅威アクターは、コードベースを盗んだり漏洩したり、悪意のある目的でそれを複製したり使用したりする可能性があります。

ソリューション

組織は、モデルの整合性を維持するために、暗号化、厳格なアクセス制御、およびモデルの盗難の試みに対する常時監視の保護手段を採用できます。

10. 不十分なアクセス制御

アクセス制御メカニズムが不十分であると、LLM が不正使用されるリスクにさらされ、悪意のある攻撃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が与えられます。堅牢なアクセス制御がなければ、これらの攻撃者は LLM で生成されたコンテンツを操作したり、その信頼性を損なったり、機密データを抽出したりする可能性があります。