武器化された言語モデルの時代が到来した

デジタルスピアフィッシング攻撃をUK議会のメンバーを対象に調整するというコンセプトは、まるで『ミッション:インポッシブル』のプロットのように思えるかもしれませんが、オックスフォード大学のジュリアン・ヘイゼルによる研究によって現実となりました。

ヘイゼルの研究は、サイバー脅威の重要な進化を示しています。私たちは、LLM（大規模言語モデル）が武器化される時代に突入しています。ChatGPT-3、GPT-3.5、GPT-4のようなLLMが文脈に適したスピアフィッシングメールを生成できることを示すことで、ヘイゼルはそのカスタマイズ能力が脅威であることを明らかにしました。攻撃者は手法を迅速に調整し、反応を引き出すことが可能です。

2023年5月に発表された彼の論文は、「これらのメッセージは非常にリアルで、生成コストがわずかに数セントで済むため、費用対効果が高い」と述べています。この論文は以降、23を超える研究に引用され、研究コミュニティ内での関心と懸念が高まっています。

その影響は明らかです。悪意のある攻撃者、サイバー犯罪者、国家レベルのチームは、経済的・社会的な agendas を追求するためにLLMを調整することができるようになりました。FraudGPTのようなツールの登場は、LLMの悪用の可能性を示し、GPT-4やLlama 2のようなモデルが武器化されつつあることが示唆されています。この急速な進展は、生成AIのセキュリティ対策を強化する必要性を警告しています。

オープンAI内の最近の混乱は、システム開発ライフサイクルにおけるモデルのセキュリティ強化の必要性を浮き彫りにしています。MetaのPurple Llamaのような取り組みは、安全な生成AIの開発における協力の重要性を強調し、LLMの提供者が引き起こす可能性のある攻撃に対して脆弱性を早急に解決する必要性を訴えています。

武器化されたLLMへの道

LLMはその多才さからサイバーセキュリティにおいて両刃の剣となっています。組織はこれらの新たな脅威への対応を準備する必要があります。「BadLlama: Cheaply Removing Safety Fine-Tuning from Llama 2-Chat 13B」の研究は、LLMがどれほど容易に武器化されるかを示し、Metaのような組織が置いた安全対策を脅かしています。研究チームは、モデルの重みへの公的アクセスが悪意のある行為者にこれらの安全機能を安価に回避させることを可能にすると結論づけています。

WM Environmental Servicesの最高情報セキュリティ責任者（CISO）を務めるジェリック・ビースンは、生成AIのセキュリティ確保の重要性を強調しています。彼のLinkedIn Learningコース「Securing the Use of Generative AI in Your Organization」は、生成AIを安全に活用しながら脅威を軽減する方法についての洞察を提供しています。ビースンは、セキュリティを怠ることがコンプライアンス違反、法的問題、ブランドの reputational damage につながる可能性があることを警告しています。

LLMの悪用における一般的な手法

LLMはサイバー犯罪からデマまで、悪意のある行為者によって様々な目的で悪用されています。悪用の主要な手法は以下の通りです：

- ジェイルブレークとリバースエンジニアリング：攻撃者がLLMの安全機能を無効にし、脆弱にする方法が示されています。ReNeLLMフレームワークは、ジェイルブレークプロンプトを通じて現在の防御の不備を浮き彫りにします。

- フィッシングとソーシャルエンジニアリング：スピアフィッシングキャンペーンの迅速なシミュレーションは、ターゲットへの接触の容易さを示します。

- ブランドハイジャックと情報操作：LLMは世論を操作し、企業ブランドを再定義し、プロパガンダ活動を助長することが可能です。

- 生物兵器の開発：MITなどの研究機関は、LLMが二重用途のバイオテクノロジーへのアクセスを民主化する恐れがあることを調査しています。

- サイバーエスピオナージと知的財産の盗難：サイバー犯罪者はLLMを用いて経営者になりすまし、機密情報へのアクセスを図ります。

- 法律的および倫理的な課題の進展：トレーニングデータや著作権で侵害されたLLMの武器化に関する課題は、組織が直面する法的複雑さを浮き彫りにしています。

武器化されたLLMの脅威に対抗する

LLMに関連するリスクの増大に対応するため、以下の3つの基本戦略が浮上しています：

1. SDLCにおける初期のセキュリティ整合：組織は包括的なセキュリティ対策を早期から統合するプロアクティブなアプローチを採用する必要があります。敵対的トレーニングやレッドチーム演習を強化することが重要です。

2. モニタリングとフィルタリングの強化：機密データの漏洩を防ぐために、LLMとのインタラクションを継続的に監視することが不可欠です。EricomのGenerative AI Isolationのようなソリューションは、機密インタラクションを隔離することで効果的なデータ損失防止を提供します。

3. LLM開発における協調的な標準化：MetaのPurple Llamaのような取り組みは、業界全体で協力してLLMのより厳格な安全措置を開発・施行する重要性を強調しています。

これらの課題を理解し対処することで、組織は武器化されたLLMの影響に対してより良い備えをし、進化するサイバーセキュリティの立場を強化することができます。