AIレッドチーミングとGenAIシステムを保護する仕組み

AIレッドチーミングとは、専門チームであるレッドチームが、AIシステム、モデル、ポリシー、アプリケーションに対する敵対的攻撃をシミュレーションするセキュリティ評価プロセスです。脆弱性を特定し、潜在的な攻撃による影響を明らかにするとともに、既存の防御策を厳密にテストすることを目的としています。

AIレッドチーミングとは？

AIレッドチーミングでは、攻撃シミュレーションを用いて、導入したAIが推論し、コンテンツを生成し、ユーザーや他のシステムとやり取りする過程で生じる行動上のリスクを明らかにします。このプロセスは、ITおよびセキュリティの意思決定者が、AIシステムでどのような障害が発生し得るか、またそれらが機密性、完全性、可用性、安全性、コンプライアンスにどのような影響を及ぼし得るかを把握するのに役立ちます。大規模言語モデル（LLM）とマルチモーダルAIに対するAIレッドチーミングでは、技術的な脆弱性に加え、論理、倫理、ポリシーに起因する不具合もテストします。

AIレッドチーミングが重要な理由

AIレッドチーミングは、敵対的AIやその他の高度なサイバー攻撃の緩和において重要な役割を果たします。脅威の急速な進化、エージェント型AIの台頭、新たな規制、LLMおよび生成AIシステムの予測不可能性に対応するうえで不可欠です。

総じて、組織がAIレッドチーミングを導入する主な要因には、次のようなものがあります。

創発的挙動：LLMは明示的にプログラムされていない出力を生成する可能性があるため、静的テストだけでは不十分です。
拡大する攻撃対象領域：API、プラグイン、エージェント、検索拡張生成（RAG）、サードパーティとの統合により、新たな脆弱性が生じる可能性があります。
規制上の圧力：フレームワークや業界固有のガイダンスでは、プロアクティブなリスクテストを実施した証拠がますます求められています。
ビジネスへの影響：AIの障害は、データ侵害、評判の低下、法的責任、顧客からの信頼喪失につながる可能性があります。

CISOやCIOにとって、AIレッドチーミングは、アプリケーションのペネトレーションテストやインフラストラクチャの脅威モデリングと同様に、基盤となる統制手段になりつつあります。

業界をリードするAIフレームワーク

企業は、AIレッドチーミングの取り組みを支援するために、さまざまなフレームワークを活用しています。MITRE ATLASは広く利用されている脅威ナレッジベースであり、攻撃者の戦術的な行動をレッドチーミングの取り組みに対応付け、最新の脅威ベクトルを確実に特定するために使用できます。OWASP Top 10 for LLMsは、レッドチームの取り組みに役立つ脆弱性と脅威に関する知見を提供します。同様に、NIST AI Risk Management Frameworkは、コンプライアンスとリスクガバナンスに関するテストの推進に活用できます。

AIレッドチーミングの仕組み

AIレッドチーミングでは通常、実行可能で根拠を示せる結果を得るために設計された、反復可能なライフサイクルに従います。

目的の定義：ジェイルブレイク、データ抽出、ポイズニング、ハルシネーション、安全性の不備など、テスト対象とするリスクの種類を特定します。このフェーズでは、対象を絞った現実的な攻撃計画を策定するために、モデルアーキテクチャ、データフロー、API、統合、ポリシー、ユーザーの役割も整理します。
攻撃の実行：プロンプトインジェクション、多段階の操作、敵対的入力テスト、シナリオ生成などの手法を用いて、攻撃シミュレーションを実施します。レッドチームは、悪意のある内部関係者、外部の攻撃者、または好奇心から操作するエンドユーザーを想定したシミュレーションも行う場合があります。
結果の分析：脆弱性を分類して優先順位を付け、再現可能な証拠とともに記録します。調査結果には、多くの場合、プロンプトの例、攻撃チェーン、スクリーンショット、ログ、ビジネスおよびセキュリティ上の結果に関連する影響評価が含まれます。
緩和策のガイダンス提供：チームは、調査結果をガバナンス、ファインチューニング、ポリシー、アクセス制御、監視、対応ワークフローの改善につなげます。効果的なプログラムでは、レッドチーミングを一度限りの演習ではなく、反復的なフィードバックループとして扱います。

生成AIと従来型AIのRed teamingの比較

従来の機械学習やソフトウェアのセキュリティテストとは異なり、LLMと生成AIのレッドチーミングでは、根本的に新しい挙動と課題を考慮する必要があります。

主な違いは次のとおりです。

非決定的な出力： 同じ入力でも、実行するたびに異なる結果が得られる場合があります。
自然言語による攻撃ベクトル：プロンプトはインターフェースであると同時に、エクスプロイトにもなります。
コンテキストに基づく記憶と推論：複数ターンの会話は、時間をかけて攻撃に悪用される可能性があります。
ポリシーおよび安全性との整合に関するリスク：不具合は、純粋に技術的な問題ではなく、論理的または倫理的な問題に起因する場合があります。

そのため、AIレッドチーミングは、アプリケーションセキュリティ、ソーシャルエンジニアリング、モデル評価、ガバナンステストの要素を融合した1つの専門分野となっています。

AIレッドチーミングの手法と事例

AIレッドチーミングでは、敵対的な条件下でのモデルの挙動を検証するために、さまざまな手法を用います。一般的なアプローチには、ジェイルブレイク、敵対的プロンプティング、自動プロービング、安全性のストレステストなどがあります。

プロンプトインジェクション攻撃とジェイルブレイク攻撃：モデルの制御を回避したり、システム命令を上書きしたりする、直接的、間接的、および複数ターンのプロンプトインジェクション手法。
敵対的コンテンツ生成：意図しない出力、安全でない出力、またはコンプライアンスに違反する出力を引き起こすように設計された、悪意のある入力または操作された入力。
動作の操作とロールベース攻撃：モデルが指示に従う仕組みを悪用する、ペルソナの切り替え、コンテキストトラップ、多段階推論攻撃。
LLMベースの攻撃生成の自動化： AIモデル自体を使用して、動的に進化する敵対的テストを大規模に生成します。
機密性およびデータ漏えいのテスト：システムプロンプト、専有データ、または機密性の高いトレーニング情報の抽出を試みます。
バイアスおよび有害性のテスト： 有害、差別的、またはポリシーに違反する挙動が出力に現れないか、ストレステストを実施します。
エージェント型ワークフローの障害：自律型または半自律型のエージェントが、複数のツールやシステムにまたがって安全でないアクションを実行する可能性を特定します。
システムレベルのテスト：Model Context Protocol（MCP）などの新しいプロトコルを使用して、接続されたツール、データベース、APIの操作を試み、エージェントが欺かれて不正なアクションを実行することがないようにします。

AIレッドチーミングのツールとフレームワーク

オープンソースツール、商用プラットフォーム、安全性評価フレームワークのエコシステムが拡大し、AIレッドチーミングの取り組みを支えています。これには、軽量なプロンプトテスト用ユーティリティから、CI/CDおよびMLOpsパイプラインにテストを統合するエンタープライズ向けプラットフォームまで、幅広い選択肢があります。

オープンソースやコミュニティのツールは実験や研究によく使用される一方、商用製品は大規模組織に必要な自動化、レポート作成、ガバナンスとの整合性、スケーラビリティを提供します。

エンタープライズ規模のAIレッドチーミング

AIの導入が進む中、組織には、複数のモデル、チーム、事業部門にわたってレッドチーミングを運用する方法が必要です。エンタープライズグレードのプラットフォームは、次の方法でこれを支援します。

テスト手法の標準化
攻撃の生成と実行の自動化
リスクの傾向を経時的に追跡
調査結果をセキュリティ、コンプライアンス、リスク管理のワークフローに統合

大規模に運用する場合、AIレッドチーミングは、継続的なモデル更新、新たなユースケース、変化する脅威環境への対応を支える継続的な統制となります。

自動化されたレッドチーミング

自動化された敵対的テストでは、AIを使用して攻撃を生成し、シミュレーションを実行して、モデルの脆弱性を評価します。自動化により、より広範な範囲を対象に、迅速なフィードバックと環境をまたいだ一貫性のある評価が可能になる一方、人間の専門家は、影響の大きい新たな攻撃経路に注力できます。企業のリーダーにとって、自動化は、AIレッドチーミングを反復可能かつ測定可能で、費用対効果の高いものにするための鍵となります。

エンタープライズ向けレッドチーミングプログラムの一環として自動化を導入すると、手作業だけに頼ることなく、バージョン、導入環境、事業部門をまたいで、モデルの変更に応じた継続的なテストが可能になります。これにより、AIの導入に合わせてレッドチーミングを拡張し、エンタープライズAIシステムの成長と複雑化にセキュリティおよびリスク管理策を対応させることができます。

F5が実現する堅牢なAIレッドチーミング

F5 AI Red Teamは、エージェント型攻撃への耐性、シグネチャ攻撃、運用攻撃という3種類の自動テストを組み合わせ、包括的な検証を実現します。エージェント型攻撃への耐性テストでは、高度な実世界の攻撃者を模した動的なマルチターンキャンペーンを実行し、透明性の高い説明を可能にするエージェント型フィンガープリントを生成します。シグネチャ攻撃では、毎月数万件の最新プロンプトを活用し、新たな脅威手法に即したテストを継続します。一方、運用攻撃では、クラッシュ、リソース枯渇、遅延などの負荷がかかった状況でのレジリエンスを検証します。これらの手法を組み合わせることで、モデル、アプリ、統合環境全体の脆弱性を高い確度で検出します。

このソリューションを使用すると、セキュリティチームは、攻撃に成功した悪意のあるプロンプト、モデルの応答、セキュリティスコア、重大度分類を含む詳細なレポートで、優先順位付けされた修復ガイダンスを得られます。定期的なキャンペーンのスケジュール設定とCI/CD統合により、継続的な自動テストを導入し、開発からセキュアな本番環境への展開までのギャップを埋めることができます。こうしたインサイトはF5 AI Guardrailsにも取り込まれるため、防御担当者はAI Red Teamの検出結果をランタイムポリシーと保護対策に迅速に反映できます。

AIレッドチーミング：よくある質問

手動と自動のAIレッドチーミングには、どのような違いがありますか？

手動のAIレッドチーミングでは、担当者がAIモデルやシステムにプロンプトを入力し、脆弱性やエクスプロイトの発見を試みます。自動化されたAIレッドチーミングも同じ目標を追求しますが、その達成にはエージェントとモデルを使用します。

AIレッドチーミングは、従来のサイバーセキュリティのペネトレーションテストとどのように異なりますか？

AIレッドチーミングでは、モデルの不適切な挙動の特定、ガードレールの有効性の評価、プロンプト処理の検証を通じて、組織全体のAIセキュリティ態勢を包括的にテストすることに重点を置きます。一方、従来のペネトレーションテストでは、既知のインフラストラクチャやアプリケーションの脆弱性の評価により重点を置きます。

LLMレッドチーミング演習では、主にどのようなリスクをテストしますか？

LLMのレッドチーミング演習では通常、プロンプトインジェクション攻撃、ジェイルブレイク、データ漏えい、ツールやエージェントによる不正なアクティビティ、有害な出力に対するセキュリティを評価します。

AIレッドチーミングは、EU AI ActやNISTなどの規制コンプライアンス要件への対応にどのように役立ちますか？

AIレッドチーミングは、AIシステムが悪意のある攻撃者や未承認の利用から保護されていることを示す証拠の作成に役立ちます。多くの規制フレームワークではストレステストとリスク評価が求められており、AIレッドチーミングはこれらの要件を満たすために活用できます。