大規模言語モデル（LLM）のセキュリティをアプリケーション開発に統合する方法について、新たなセキュリティリスクと保護・制御のためのベストプラクティスが提案されている。LLMを使用することで開発速度が大幅に向上し、市場投入までの時間を30%短縮できるが、顧客データの漏洩やコードの不正操作などのリスクも伴う。LLMは未知のリスクが多く、従来のソフトウェア開発では見られなかった攻撃に対して脆弱である。
プロンプトインジェクション攻撃、不安全な出力処理、トレーニングデータの汚染など、LLM固有のセキュリティリスクが存在する。これらのリスクに対処するために、入力の検証と消毒、出力の厳格な評価、トレーニングデータの保護、厳格なサンドボックスポリシーとアクセス制御の実施、継続的な監視とコンテンツフィルタリングなどのベストプラクティスが推奨されている。これらの対策は、LLMを安全に使用し、セキュリティリスクを最小限に抑えるために重要である。
【ニュース解説】
大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発は、開発速度の大幅な向上と市場投入までの時間短縮を実現する一方で、新たなセキュリティリスクをもたらします。これらのリスクには、プロンプトインジェクション攻撃、不安全な出力処理、トレーニングデータの汚染などが含まれ、従来のソフトウェア開発では見られなかった攻撃に対してLLMが脆弱であることが指摘されています。
プロンプトインジェクション攻撃は、LLMに意図しないまたは有害な応答を生成させるために、攻撃者がモデルを騙すようなプロンプトを戦略的に作成する攻撃です。これにより、LLMの応答が意図したものや期待された振る舞いから大きく逸脱し、プライバシー、セキュリティ、AI駆動アプリケーションの信頼性に深刻なリスクをもたらす可能性があります。
不安全な出力処理は、LLMや類似のAIシステムによって生成された出力が、適切な検証や検討を経ずにソフトウェアアプリケーションやWebサービスに取り込まれる場合に生じるリスクです。これにより、クロスサイトスクリプティング（XSS）、クロスサイトリクエストフォージェリ（CSRF）、サーバーサイドリクエストフォージェリ（SSRF）、権限昇格、リモートコード実行（RCE）などの脆弱性がバックエンドシステムに露呈する可能性があります。
トレーニングデータの汚染は、LLMの学習に使用されるデータが意図的に悪意のある情報や偏見のある情報で操作または汚染されることです。これにより、モデルの予測や応答に望ましくない結果をもたらす可能性があります。
これらのリスクに対処するために、入力の検証と消毒、出力の厳格な評価、トレーニングデータの保護、厳格なサンドボックスポリシーとアクセス制御の実施、継続的な監視とコンテンツフィルタリングなどのベストプラクティスが推奨されています。これらの対策は、LLMを安全に使用し、セキュリティリスクを最小限に抑えるために重要です。
LLMのセキュリティをアプリケーション開発に統合することは、技術の進歩とともに新たな課題をもたらしますが、適切な対策を講じることで、これらのリスクを管理し、AIの力を安全に活用することが可能です。このような取り組みは、将来的にAI技術がさらに発展し、より多くのアプリケーションに統合されるにつれて、ますます重要になってくるでしょう。
from How Do We Integrate LLMs Security Into Application Development?.
