プロンプトインジェクション：LLMのリスクと防御戦略を理解する
大規模言語モデル（LLM）の日常アプリケーションへの普及は、AIインタラクションの新時代をもたらしましたが、同時に新たなセキュリティ脆弱性も露呈しています。最も重要なものの一つがプロンプトインジェクションです。これは、悪意のあるアクターがLLMに組み込まれた倫理的保護を回避し、有害なコンテンツや制限されたコンテンツを生成するよう強制することを可能にする高度な攻撃ベクトルです。この技術は、隠されたコードがデータベースを操作する古典的なSQLインジェクション攻撃と概念的に似ており、ユーザー入力に隠された、または上書きする命令を注入することでLLMの適応性を悪用します。その目的は、ヘイトキャンペーンや誤情報のような望ましくないコンテンツの生成から、機密性の高いユーザーデータの抽出、意図しないサードパーティのアクションのトリガーまで多岐にわたります。
プロンプトインジェクション攻撃は、大きく分けて直接的と間接的の2つのカテゴリに分類されます。直接的なプロンプトインジェクションでは、ユーザーがLLMを直接操作するために慎重に構造化されたプロンプトを作成します。一般的な例は「ジェイルブレイク」であり、ユーザーは「開発者モード」や「DAN（Do Anything Now）」のようなプロンプトを使用して、モデルをだましてフィルタリングされていないペルソナを採用させます。同様に、「仮想化」攻撃は、LLMが標準的な安全ガイドラインが適用されない架空のシナリオで動作していると説得します。これは、感傷的な物語を装って不正な指示を引き出すように設計された悪名高い「ChatGPTおばあちゃん」プロンプトに見られました。その他の直接的な方法には、「難読化」があります。これは、悪意のある指示をエンコーディング（例：バイナリ、Base64）や文字の置換を使用して隠し、検出を回避します。「ペイロード分割」は、有害な指示を、LLMが内部で再構築する一見無害な断片に分解することを含みます。一方、「敵対的接尾辞」は、プロンプトに付加される計算によって導き出された文字列で、モデルの動作を誤らせます。最後に、「指示操作」は、LLMに以前の指示を無視するように直接命令し、そのコアシステムプロンプトを明らかにしたり、制限された応答を生成させたりする可能性があります。これらの直接攻撃の一部、特に古いジェイルブレイクは、新しい商用モデルに対する有効性が低下していますが、複数ターンの会話型攻撃は依然として成功する可能性があります。
間接的なプロンプトインジェクションは、LLMがメールアシスタントやウェブサマライザーなどの外部サービスに統合されることで現れる、より陰湿な脅威です。これらのシナリオでは、悪意のあるプロンプトは、ユーザーに知られることなくLLMが処理する外部データに埋め込まれます。例えば、攻撃者はウェブページにほとんど見えないプロンプトを隠すことができ、LLMサマライザーがそれを検出して実行し、ユーザーのシステムやデータをリモートで侵害する可能性があります。これらの間接攻撃は、LLMベースのサービスを通じて特定の犠牲者を標的とする「アクティブ」なものと、悪意のあるプロンプトが公開されているコンテンツに埋め込まれ、将来のLLMがトレーニングデータとしてスクレイピングする可能性のある「パッシブ」なものがあります。「ユーザー駆動型」のインジェクションは、ソーシャルエンジニアリングに依存してユーザーをだまし、悪意のあるプロンプトをLLMに供給させます。一方、「仮想プロンプトインジェクション」は、LLMのトレーニング段階でのデータポイズニングを含み、最終デバイスへの直接アクセスなしにその将来の出力を巧妙に操作します。
この進化する脅威から防御するには、予防と検出の両方を含む多角的なアプローチが必要です。予防ベースの戦略は、攻撃が成功する前に阻止することを目的としています。「言い換え」と「再トークン化」は、悪意のある指示を妨害するために、入力プロンプトまたはデータを変更することを含みます。「区切り文字」は、特殊文字やタグ（XMLなど）を使用して、ユーザーの指示をデータから明確に分離し、LLMに注入されたコマンドを不活性な情報として解釈させます。「サンドイッチ予防」は、プロンプトの最後に主要なタスクのリマインダーを追加し、LLMの焦点を再 directsします。一方、「指示予防」は、LLMにその動作を変更しようとする悪意のある試みに対して明確に警告します。
予防が失敗した場合、検出ベースの防御が重要なセーフティネットとして機能します。「パープレキシティベースの検出」は、次のトークンを予測する際の不確実性が異常に高い入力をフラグ付けし、潜在的な操作を示します。「LLMベースの検出」は、別のLLMを利用してプロンプトの悪意のある意図を分析します。「応答ベースの検出」は、特定のタスクに対するモデルの出力を期待される動作と比較して評価しますが、悪意のある応答が正当な応答を模倣する場合、回避される可能性があります。「既知の回答検出」は、LLMの応答を事前に定義された安全な出力と比較し、逸脱をフラグ付けします。
これらの基本的な対策を超えて、高度な戦略は強化された堅牢性を提供します。「システムプロンプトの強化」は、LLMのコア命令内に危険な動作を禁止する明示的なルールを設計することを含みます。「Pythonフィルターと正規表現」は、入力を解析して難読化されたコンテンツや分割されたペイロードを識別できます。決定的に重要なのは、外部AIガードレールのような「多層モデレーションツール」が、ユーザー入力とLLM出力の両方に対して独立した分析レイヤーを提供し、侵入の可能性を大幅に減らすことです。
攻撃者と防御者の間で進行中の「軍拡競争」は、固有の課題を浮き彫りにしています。LLMアーキテクチャは、システムコマンドとユーザー入力の間の境界を曖昧にすることが多く、厳格なセキュリティポリシーの適用を困難にしています。オープンソースモデルはより透過的であるため、特定の攻撃に対して脆弱である可能性がありますが、プロプライエタリなLLMは、隠された防御にもかかわらず、洗練された悪用に対して脆弱なままです。開発者は、堅牢なセキュリティ対策とLLMの使いやすさのバランスを取るというデリケートなタスクに直面しています。過度に攻撃的なフィルターは、意図せずにパフォーマンスを低下させる可能性があります。
最終的に、いかなるLLMもプロンプトインジェクションに対して完全に免疫ではありません。予防、検出、および外部モデレーションツールを組み合わせた多層防御が、最も包括的な保護を提供します。将来の進歩では、「コマンドプロンプト」と「データ入力」の間のアーキテクチャ的分離が見られるかもしれません。これは、この脆弱性を根本的に低減できる有望な方向性です。それまでは、警戒、新しい攻撃ベクトルに関する継続的な研究、および適応的な防御メカニズムが、AIの未来を確保するために依然として最重要です。