ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLMs）が実世界で広く利用される中、敵対的攻撃による安全上のリスクが新たな課題として浮上しており、プロンプトベースの手法によるモデルの脆弱性が注目を集めている。
📌 この記事のポイント
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- LLMsはRLHF（強化学習による人間のフィードバック）などで安全性を高めているが、敵対的プロンプト攻撃で望ましくない出力を生成するリスクがある
- 画像分野と異なり、LLMsでは連続的なピクセル操作ではなく、プロンプトエンジニアリングを用いた攻撃が主流で、新たな対策が急務
- ビジネスでは、AIサービス提供時のセキュリティ強化やユーザートラストの維持が重要な課題となる
概要
大規模言語モデル（LLMs）の普及に伴い、OpenAIをはじめとする企業や研究チームは、RLHF（強化学習による人間のフィードバック）などのアライメントプロセスを通じて、モデルにデフォルトの安全な挙動を組み込む努力を重ねてきた。しかし、敵対的攻撃や「ジャイルブレイク」と呼ばれるプロンプト操作によって、モデルが有害なコンテンツや誤った情報を出力する可能性が指摘されている。
この問題は、ChatGPTのような対話型AIの実用化が進む中で特に顕在化しており、ユーザーが意図的に設計したプロンプトでモデルの安全対策を回避できるケースが報告されている。従来の敵対的攻撃研究は画像認識分野で盛んに行われてきたが、LLMsでは入力が離散的で連続的な最適化が難しいため、プロンプトベースの攻撃手法が中心となっており、分野固有の対策が必要とされている。
技術的なポイント
敵対的攻撃の主な特徴と技術的側面は以下の通りである。
- プロンプトベースの攻撃手法: LLMsへの攻撃は、悪意のあるプロンプトを設計してモデルに入力することで、安全な出力を回避する。例えば、特定のキーワードや構文を用いて、モデルのフィルタリングをバイパスする手法が知られている。
- 画像分野との差異: 画像の敵対的攻撃では、ピクセル値を微調整してモデルを誤認識させるが、LLMsではテキスト入力の離散性から、プロンプトエンジニアリングに依存した攻撃が主流となる。
- 対策技術の現状: 現在、プロンプト検証や出力フィルタリングなどの防御手法が研究されているが、完全な対策は確立されておらず、動的な攻撃に対応するための継続的な研究が求められる。
flowchart TD
A[攻撃者が悪意のあるプロンプトを設計] --> B[LLMにプロンプトを入力]
B --> C{安全対策が機能？}
C -->|Yes| D[通常の安全な応答]
C -->|No| E[望ましくない出力（例: 有害コンテンツ）]
図: 敵対的プロンプト攻撃の基本フロー。攻撃者はプロンプトを巧妙に設計することで、LLMの安全対策を回避し、望ましくない出力を誘発する。
今後の展望
LLMsの敵対的攻撃リスクは、業界全体に以下のような影響を与える可能性がある。
- セキュリティ強化の必要性: AIサービス提供企業は、プロンプト検証システムの導入やモデルの堅牢性向上に投資を加速する見込み。これにより、ユーザートラストの維持と規制対応が進む。
- 研究開発の方向性: より強力な防御手法の開発が進み、例えば、敵対的トレーニングやプロンプト監視ツールの実用化が期待される。
- 課題と実用化: 攻撃手法が進化する中で、動的かつ効率的な対策の確立が課題となり、学術界と産業界の協力が重要となる。
情報源
- 詳細はLil'Log（Lilian Weng）の記事「Adversarial Attacks on LLMs」を参照: https://lilianweng.github.io/posts/2023-10-25-adv-attack-llm/