人工知能（AI）研究者たちの警告：LLMが新たな「内部脅威」に
人工知能（AI）研究者たちは、大規模言語モデル（LLM）が新たな種類の「内部脅威」となる可能性があると警告している。これは、LLMが組織の機密情報や知的財産を漏洩させる可能性があるためだ。
2024年10月10日、カーネギーメロン大学のソフトウェア工学研究所（SEI）の研究者らが発表した報告書によると、LLMは従来の内部脅威とは異なる特性を持つという。
研究者らは、LLMが以下の3つの主要な脅威をもたらす可能性があると指摘している：
- 機密情報の漏洩
- 知的財産の侵害
- 悪意のある行動の促進
これらの脅威は、LLMの学習データに含まれる情報や、ユーザーとの対話を通じて得た情報から生じる可能性がある。
報告書の著者であるトム・カーシュバウム氏は、LLMが組織の境界を越えて情報を共有する能力を持つため、従来の内部脅威対策では不十分だと述べている。
研究者らは、LLMの使用に関するポリシーの策定や、LLMとの対話のモニタリングなど、新たな対策の必要性を強調している。
from:LLMs Are a New Type of Insider Adversary
【編集部解説】
大規模言語モデル（LLM）が新たな「内部脅威」となる可能性があるという警告は、AIの進化に伴う新たなセキュリティリスクを浮き彫りにしています。これは単なる技術的な問題ではなく、企業や組織の情報管理の在り方に大きな影響を与える可能性があります。
LLMが「内部脅威」となり得る理由の一つは、その学習プロセスにあります。LLMは膨大な量のデータを学習しますが、その中には機密情報や知的財産が含まれている可能性があります。これらの情報が、意図せずにLLMの出力を通じて外部に漏洩してしまう危険性があるのです。
また、LLMは従来のソフトウェアとは異なり、入力に対して柔軟に応答する能力を持っています。この特性は、悪意のあるユーザーによって悪用される可能性があります。例えば、巧妙に設計されたプロンプトを使用することで、LLMから機密情報を引き出したり、不適切な行動を誘導したりする「プロンプトインジェクション攻撃」のリスクが指摘されています。
さらに、LLMを組織のワークフローに統合する際には、新たなセキュリティ対策が必要となります。従来のファイアウォールやアクセス制御だけでは不十分で、LLMの出力を常時監視し、潜在的なリスクを検出する仕組みが求められます。
一方で、LLMのセキュリティリスクに対処するための技術開発も進んでいます。例えば、Meta社が開発したPrompt-Guard-86Mのような、プロンプトインジェクション攻撃を検出するためのモデルが登場しています。しかし、これらの対策技術もまた、新たな攻撃手法によって突破される可能性があることが指摘されており、セキュリティ対策は継続的な進化が必要となります。
このような状況下で、企業や組織はLLMの利用に関する明確なポリシーを策定し、従業員への教育を徹底することが重要です。また、LLMとの対話をモニタリングし、潜在的なリスクを早期に発見する体制を整えることも必要でしょう。
長期的な視点では、LLMのセキュリティは、AI技術の信頼性と普及に大きな影響を与える可能性があります。安全性が確保されなければ、LLMの活用は限定的なものにとどまり、その潜在的な利益を十分に享受できない恐れがあります。
一方で、適切なセキュリティ対策が講じられれば、LLMは組織の生産性や創造性を大幅に向上させる強力なツールとなり得ます。例えば、セキュアなLLMを用いたサイバーセキュリティ分析や、複雑なデータ解析などの分野で、人間の能力を補完し、新たな価値を創出する可能性があります。
このように、LLMのセキュリティは課題と機会の両面を持っています。技術の進化と並行して、適切な規制やガイドラインの整備、そして社会全体でのAIリテラシーの向上が求められるでしょう。私たちinnovaTopiaは、これからもAI技術の発展と、それに伴う社会の変化を注視し、皆さまにお伝えしていきます。