脅威アクターはChatGPTを即時インジェクションで悪用：サイバーセキュリティにおける懸念の高まり

ChatGPTの1周年が近づくにつれ、サイバーセキュリティの状況は進化を続けており、防御チームと脅威アクターの両方が、生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）がもたらす新たな可能性を模索しています。LLMはサイバーセキュリティアナリストにとって公平な競争環境を提供する可能性を秘めている一方で、脅威アクターがこれらの技術をどのように悪用するかについての懸念が高まっています。この記事では、サイバーセキュリティコミュニティにおける大きな懸念事項、すなわち、プロンプトインジェクションを用いてChatGPTやその他の生成AIツールを操作し、データ侵害やソーシャルエンジニアリング攻撃につながる可能性のある攻撃手法について考察します。

拡大する攻撃環境

ChatGPTのような生成AIツールは、サイバーセキュリティ分野における攻撃環境を拡大させています。その汎用性とアクセス性の高さは、dentデータ漏洩と脅威アクターによる悪意ある攻撃の両方において、新たな機会を生み出しています。従来のセキュリティシステムとは異なり、生成AIはユーザーが提供するデータに依存するため、予測不可能性と脆弱性が伴います。脅威アクターはこれらの脆弱性を認識しており、ChatGPTのようなツールを、より説得力のある標的型ソーシャルエンジニアリング攻撃を仕掛ける手段と捉えています。

迅速な注射の力

脅威アクターがChatGPTを操作するために用いる戦術の一つに、プロンプトインジェクションがあります。プロンプトインジェクションは、プロンプト内に欺瞞的で操作的な言語を巧みに組み込むことで、AIに安全対策を回避させたり、悪意のある出力を生成させたりします。本質的には、プロンプトインジェクションは、一見正常な指示を悪用してシステムを操作することから、サイバーセキュリティ分野におけるSQLインジェクションに似ています。

GitHubは、プロンプトインジェクションを「ChatGPTインスタンスの動作を制御するために悪用される可能性のあるセキュリティ脆弱性の一種」と説明しています。つまり、単純なプロンプトインジェクションによって、LLMに事前にプログラムされた指示を無視させたり、不正なアクションを実行させたり、フィルターを回避して誤った応答や有害な応答を生成させたりすることが可能になります。

機密データへのリスク

生成AIはユーザーが生成したデータセットに大きく依存しており、ユーザーは特定の回答を引き出すために、ますます機密性の高い情報を提供する傾向があります。こうした行為は、意図せず機密データを危険にさらす可能性があります。脅威アクターがプロンプトインジェクションを利用する場合、機密情報へのアクセスを得るためにプロンプ​​トを戦略的に設計し、ソーシャルエンジニアリングの戦術を用いて貴重なコンテンツをtracする可能性があります。

独自の戦略、製品の詳細、顧客情報といった機密情報が危険にさらされる可能性があります。悪意を持って作成されたプロンプトが実行されると、脅威アクターがこれらの情報にアクセスする可能性があります。さらに、プロンプトインジェクションによって、ユーザーを悪意のあるウェブサイトに誘導したり、システム内の脆弱性を悪用したりする可能性もあります。

データの保護

こうした新たな脅威を考慮すると、ChatGPTのようなLLMモデルを利用する際には、セキュリティのベストプラクティスを採用することが不可欠です。考慮すべき手順は以下のとおりです。

機密情報には注意を払う：生成AIツールでは、機密データや独自仕様のデータは可能な限り共有しないでください。タスク完了のためにそのような情報へのアクセスが不可欠な場合は、リスクを最小限に抑えるため、匿名化され、汎用的な形式で提示されるようにしてください。

信頼する前に検証する：生成AIによって生成されたリクエストに応じる前に、その正当性を検証するためのデューデリジェンスを実施してください。メールへの返信でもウェブサイトへのアクセスでも、常にパスの信頼性を検証してください。

不審なアクティビティの報告：何か不審な点や通常とは異なる点がある場合は、ITチームやセキュリティチームに遠慮なくご連絡ください。早期の報告は、潜在的な脅威を軽減する上で非常に重要です。