【ITニュース解説】【生成AI】プロンプトインジェクションを防ぐ方法【LLM】

プロンプトインジェクションとは、大規模言語モデル（LLM）のセキュリティ上の脆弱性を突く攻撃手法の一つだ。LLMは、与えられたプロンプト（指示文）に基づいてテキストを生成するが、悪意のあるプロンプトをLLMに入力することで、本来の目的とは異なる動作をさせたり、機密情報を漏洩させたりすることが可能になる。

プロンプトインジェクションとプロンプトハッキングは、しばしば混同されることがあるが、厳密には異なる概念だ。プロンプトハッキングは、LLMの挙動を意図的に操作するより広範な概念であり、プロンプトインジェクションはその具体的な手法の一つと捉えることができる。

プロンプトエンジニアリングは、LLMから期待される出力を得るために、プロンプトを最適化する技術だ。しかし、プロンプトエンジニアリングの知識は、逆にプロンプトインジェクションを成功させるために悪用される可能性もある。

プロンプトインジェクションを防ぐための対策はいくつか存在する。まず、リクエスト回数を制限することは、攻撃者が大量の悪意のあるプロンプトを送信することを防ぐ上で有効だ。リクエスト回数を制限することで、攻撃者は試行錯誤を繰り返すことが難しくなり、攻撃の成功率を下げることができる。

次に、LLMに渡す情報を厳選することが重要だ。機密情報やLLMに処理させる必要のない情報は、LLMに渡さないようにする。LLMが扱う情報を最小限にすることで、情報漏洩のリスクを低減できる。具体的には、データベースの接続情報をLLMに直接入力したり、ユーザーの個人情報をLLMに処理させたりすることを避けるべきだ。

入力プロンプトとLLMの出力を検証することも有効な対策だ。入力プロンプトに不審なパターンやキーワードが含まれていないか、LLMの出力に機密情報が含まれていないかをチェックすることで、プロンプトインジェクションの兆候を早期に発見できる。入力検証では、特定のキーワードやパターンをブラックリストとして登録し、それらが含まれるプロンプトを拒否したり、警告を発したりする。出力検証では、正規表現などを用いて、出力に個人情報や機密情報が含まれていないかを確認する。

サンドボックス環境の利用も検討すべきだ。LLMをサンドボックス環境で実行することで、LLMが外部システムにアクセスできる範囲を制限できる。これにより、プロンプトインジェクションが成功した場合でも、被害を最小限に抑えることができる。サンドボックス環境では、ネットワークアクセスやファイルシステムへのアクセスを制限したり、実行できるコマンドを制限したりする。

ファインチューニングもプロンプトインジェクション対策として有効だ。特定のタスクに特化したLLMをファインチューニングすることで、悪意のあるプロンプトに対する耐性を高めることができる。ファインチューニングされたLLMは、学習データに含まれていない種類のプロンプトに対して、予測不能な挙動を示す可能性が低くなる。

さらに、LLMのセキュリティに関する最新情報を常に収集し、対策をアップデートすることが重要だ。プロンプトインジェクションの手法は日々進化しており、新しい脆弱性が発見される可能性もある。セキュリティに関する情報を積極的に収集し、適切な対策を講じることで、プロンプトインジェクションのリスクを最小限に抑えることができる。

これらの対策を組み合わせることで、プロンプトインジェクションのリスクを大幅に低減できる。システムエンジニアを目指す初心者は、これらの対策を理解し、LLMを活用したシステム開発において、セキュリティを考慮した設計を心がける必要がある。