生成AIのレッドチーム手法、AWS環境での実践を解説

セキュリティ研究者のKennedy Torkura氏が、大規模言語モデル（LLM）とナレッジベースを標的とするサイバー攻撃に対抗するための、生成AIレッドチーミング技術を解説した。具体的には、データ汚染（データポイズニング）やLLMの不正利用（LLMジャッキング）といった攻撃手法を想定した実践的なアプローチを、AWS環境を前提に示している。

レッドチーミングとは、攻撃者の視点からシステムの弱点を意図的に探す手法で、ソフトウェア開発やクラウドセキュリティの分野では長年活用されてきた。生成AIの普及に伴い、この手法をAIシステムへ適用する動きが広がっており、モデルそのものやそれが参照するデータへの攻撃をどう防ぐかが、産業界における共通課題として浮上している。

Torkura氏の解説では、エンジニアリングリーダーやシステム設計者が従来のクラウドセキュリティの知見を活かしながら、AI特有の脅威に対処するための具体的な道筋が示された。活用するフレームワークとして挙げられたのがMITRE ATLASで、これはAIシステムへの攻撃戦術や手法を体系的に整理した知識ベースだ。このフレームワークを活用することで、脆弱性を事前に特定し、本番環境のAIアプリケーションにガードレール（安全制御機能）を実装することが可能になるとされている。

データポイズニングとは、AIが学習・参照するデータに意図的に誤情報を混入させ、モデルの出力を歪める攻撃を指す。一方のLLMジャッキングは、LLMのAPIやクラウドリソースを第三者が不正に利用し、コスト被害や情報漏えいを引き起こす手法だ。いずれもAIシステムが本番環境で稼働するようになって初めて顕在化した比較的新しい攻撃ベクターであり、従来のセキュリティ対策だけでは対処しきれない領域といえる。

今回の取り組みが示す重要な視点は、AIセキュリティが「モデルの性能」とは独立した専門領域として確立されつつあるという点だ。クラウド上でAIを運用する組織にとっては、既存のクラウドセキュリティ担当者がAI固有のリスクモデルを習得することが、現実的かつ効率的なアプローチと位置づけられる。MITRE ATLASのような標準化されたフレームワークを橋渡しとして使うことで、その移行がしやすくなるという見方ができる。

生成AIの企業導入が加速する中、セキュリティ対策の整備が追いついていないケースは少なくない。本番環境のAIアプリケーションを守るためには、開発・運用の段階から脅威を想定した設計を組み込むことが求められており、今後はレッドチーミングのような攻撃視点のアプローチが、AIシステムの安全評価において標準的な工程として定着していく可能性がある。