2024年8月19日 / 最終更新日時 : 2024年8月28日 ryo fujii 正確性

生成AIの脱獄（Jailbreak）を徹底解説

1. イントロダクション

生成AIは、多くの分野で革新的な技術として注目されていますが、その一方で、生成AIに対する攻撃手法の一つである「Jailbreak（脱獄）」が深刻なリスクとして浮上しています。本記事では、生成AIにおけるJailbreakについて、その概要、リスク、具体的な攻撃手法、そしてこれらを抑制するための対策について詳しく解説します。

イントロダクション
Jailbreak（脱獄）の概要
Jailbreak（脱獄）がもたらすリスク
3-1. 機密情報の漏洩
3-2. 有害コンテンツの生成
3-3. AIモデルの信頼性の低下
3-4. システムの脆弱性悪用
Jailbreak（脱獄）の方法
4-1. Adversarial Examples
4-2. Data Poisoning
4-3. Model Extraction
4-4. Many-shot Jailbreak
4-5. Crescendo Multi-turn Jailbreak
Jailbreak（脱獄）の抑制方法
5-1. 開発者における留意事項
5-2. 提供者における留意事項
まとめ

2. Jailbreak（脱獄）の概要

Jailbreakとは、本来の使用目的やセキュリティ制約を回避して、AIモデルやシステムの内部に不正にアクセスする手法を指します。もともとこの用語は、スマートフォンやタブレットなどのデバイスで、制限された機能を解除する行為から生まれましたが、生成AIの分野でも同様の概念が適用されています。

生成AIにおけるJailbreakは、AIモデルに意図しないプロンプトや入力を与えることで、モデルが通常は生成しないはずの情報や機能を引き出すことを目指します。このような行為は、AIシステムの信頼性を損なうだけでなく、プライバシー侵害や有害なコンテンツの生成を引き起こす可能性があり、セキュリティ上の重大な脅威となります。

3. Jailbreak（脱獄）がもたらすリスク

Jailbreakが生成AIに与えるリスクは多岐にわたります。以下に、主なリスクを列挙します。

3-1. 機密情報の漏洩

Jailbreakにより、AIシステムが通常はアクセスできない機密情報を漏洩させるリスクがあります。例えば、AIモデルが学習データとして取り込んだプライベートなデータや企業の機密情報が、攻撃者によって引き出される可能性があります。

3-2. 有害コンテンツの生成

Jailbreakによって、生成AIが意図せず有害なコンテンツを生成することがあります。これは、暴力的、差別的、または倫理的に問題のある内容が含まれる場合があり、ユーザーや社会に深刻な影響を与える可能性があります。

3-3. AIモデルの信頼性の低下

AIモデルがJailbreakされると、その信頼性が大きく損なわれます。特に、生成AIが予測不能な結果を出力するようになると、企業やユーザーはそのAIシステムを信用できなくなり、利用が避けられることになります。

3-4. システムの脆弱性悪用

Jailbreakは、AIシステムの脆弱性を突いて行われるため、この行為が成功すると、他の攻撃手法への道が開かれる可能性があります。例えば、Jailbreakを足掛かりにして、さらに深刻なデータポイズニングやモデルエクスプロイトが実行されるリスクがあります。これはシステムの開発者や提供者が意図せずに犯罪行為に加担するリスクを示唆しています。

4. Jailbreak（脱獄）の方法

ここでは、IEEEで報告されている生成AIに対する代表的なJailbreak手法を、具体的な攻撃方法とともに解説します。

4-1. Adversarial Examples

Adversarial Examplesは、AIモデルに微小な変更を加えた入力データを与えることで、モデルに誤った出力を生成させる攻撃手法です。

具体的な方法: 攻撃者は、モデルが特定の入力データに対して正確に機能するようにトレーニングされていることを逆手に取り、微小なノイズや変化をデータに加えます。この変化は人間にはほとんど認識できませんが、AIモデルには大きな影響を与え、意図しない出力を引き出すことが可能です。たとえば、画像認識AIに対して、目に見えない程度のノイズを加えることで、AIが猫の画像を「犬」と誤認識するようなケースがあります。
生成AIに対する効果: 生成AIは、大量のデータを学習してパターンを形成しますが、異常値やノイズに敏感である場合があります。Adversarial Examplesは、この特性を利用して、生成AIが通常は生成しない出力を意図的に引き出すことができます。

4-2. Data Poisoning

Data Poisoningは、AIモデルのトレーニングデータに悪意のあるデータを混入させることで、モデルが不適切なパターンを学習するようにする攻撃手法です。

具体的な方法: 攻撃者は、AIモデルが学習するデータセットに意図的に誤ったデータやバイアスを含めます。たとえば、犯罪リスクを予測するAIモデルに、人種や地域に基づく偏見を持つデータを混入させることで、モデルが人種差別的な予測をするように仕向けます。これにより、AIは正確でない、あるいは倫理的に問題のある判断を下すようになります。
生成AIに対する効果: 生成AIはトレーニングデータに依存しているため、Data Poisoningにより、モデルが不適切な出力を生成するリスクが生じます。たとえば、データセットに特定のバイアスを持つデータが含まれると、そのバイアスが生成されたコンテンツにも反映される可能性があります。

4-3. Model Extraction

Model Extractionは、攻撃者がAIモデルの内部構造やパラメータを推測し、それを利用してJailbreakを実現する手法です。

具体的な方法: 攻撃者は、AIシステムに対して多くの入力データを送り、その出力結果を詳細に分析することで、モデルの構造やパラメータを逆推測します。これにより、攻撃者はモデルの内部動作を理解し、特定の脆弱性を突いてモデルを操作することが可能になります。例えば、モデルの構造を理解することで、Adversarial ExamplesやPrompt Injectionをより効果的に行えるようになります。
生成AIに対する効果: モデルの内部構造が攻撃者に知られると、その知識を使って、生成AIが通常では生成しないような出力を引き出すための攻撃を設計することが容易になります。

4-4. Many-shot Jailbreak

Many-shot Jailbreakingは、複数のサンプル入力を使用してAIモデルを「脱獄」させ、意図的に制約を回避して不正な出力を生成させる手法です。

具体的な方法: 攻撃者は、多数の入力サンプルを用意し、それぞれに微妙に異なる指示を与えてAIモデルに提供します。これにより、モデルがどのように反応するかを観察しながら、モデルの出力に対する制御を少しずつ高めます。最終的に、モデルのガードレール（セキュリティ制約）を回避し、不正な出力を引き出すことが可能になります。
生成AIに対する効果: Many-shot Jailbreakingは、生成AIが大量の入力データに基づいて動作するという特性を利用します。攻撃者がモデルに繰り返し微調整された入力を与えることで、最終的にモデルが通常は生成しないような結果を引き出す可能性があります。この手法は、特に複雑なモデルや高性能な生成AIに対して有効です。

参考: https://www.anthropic.com/research/many-shot-jailbreaking

4-5. Crescendo Multi-turn Jailbreak

Crescendo Multi-turn Jailbreakは、複数のやり取りを通じて徐々にモデルの制約を緩め、不正な出力を引き出す手法です。

具体的な方法: 攻撃者は、モデルとの対話を通じて、段階的にプロンプトの内容をエスカレートさせます。最初は無害な質問や指示から始め、徐々に攻撃的な内容や制限を回避するような指示に変えていきます。これにより、モデルが最初は安全な出力を返すものの、次第に不正な出力を生成するように仕向けることが可能です。
生成AIに対する効果: Crescendo Multi-turn Jailbreakは、対話型の生成AIに特に効果的です。AIが一連の対話の中で少しずつ信頼を構築していく過程を利用し、最終的に制限を回避して不正な出力を引き出すことができます。この手法は、生成AIがコンテキストを理解し、対話を続ける能力に依存しているため、段階的に攻撃をエスカレートさせることで効果を発揮します。

参考:https://arxiv.org/pdf/2404.01833

5. Jailbreak（脱獄）の抑制方法

Jailbreakの脅威に対抗するためには、具体的な対策が必要です。以下に、開発者と提供者が実施すべき留意事項を示します。

5-1. 開発者における留意事項

セキュアなトレーニングデータの使用: トレーニングデータセットの品質を確保するために、データの出所や内容を厳密に管理し、Data Poisoningを防ぐことが重要です。これには、データセットの継続的なレビューや、偏りを最小限に抑えるためのデータクレンジングが含まれます。
Adversarial Trainingの導入: Adversarial Examplesに対する防御策として、Adversarial Trainingを行うことで、モデルが攻撃に対してより強固になるようトレーニングします。これは、モデルに対して事前に攻撃を仕掛け、その結果に基づいてモデルを改善するプロセスです。
モデルの定期的な検証とテスト: 開発者は、Prompt InjectionやAdversarial Examplesに対する耐性を評価するためのシナリオを設計し、モデルが不正なプロンプトや異常な入力に対して適切に対処できるかを確認します。

5-2. 提供者における留意事項

アクセス制御の強化: 提供者は、AIモデルへのアクセスを厳しく制限し、Model Extractionを防ぐために、アクセスログの監視や二要素認証の導入などのセキュリティ対策を徹底する必要があります。
リアルタイムモニタリングの実施: 提供者は、AIモデルが運用されている環境でリアルタイムのモニタリングシステムを導入し、異常な使用パターンや攻撃の兆候を即座に検出できるようにします。これにより、早期の段階で攻撃を阻止することが可能です。
ユーザー教育とガイドラインの提供: 提供者は、ユーザーに対してJailbreakのリスクとその防止策について教育することが重要です。特に、モデルの利用に関するベストプラクティスや不正使用を防ぐためのガイドラインを提供することで、ユーザーが安全にモデルを使用できるよう支援します。

6. まとめ

Jailbreakは、生成AIに対する深刻なセキュリティリスクであり、その影響は多岐にわたります。Adversarial ExamplesやData Poisoning、Model Extraction、Many-shot Jailbreaking、Crescendo Multi-turn Jailbreakなどの手法は、AIモデルに深刻なダメージを与える可能性があり、これらの攻撃からモデルを守るためには、開発者と提供者が協力して対策を講じることが不可欠です。

本記事では、Jailbreakの具体的な攻撃手法と、それに対する抑制方法について詳しく解説しました。生成AIの信頼性を維持するために、これらのリスクに対する理解を深め、効果的な対策を実施することが重要です。