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プラグインの悪用に対するプロンプトインジェクション：2025年に大規模言語モデルのペネトレーションテストを実施する方法

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ジョン・プライス
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生成AIの急速な台頭は、近年のどのテクノロジーよりも急速に脅威の状況を変えました。チャット形式のインターフェースは、契約書の作成、カスタマーサクセスの自動化、さらにはインフラの立ち上げまで、多くの場合リアルタイムで行われています。ガートナーは、2025年末までに企業のワークフローの70%に生成AIコンポーネントが組み込まれると予測しています。しかし、イノベーションを加速させるシステムは、同時に前例のない攻撃対象領域も生み出しています。かつては学術機関のレッドチームのみが行うニッチな作業だった大規模言語モデルのペネトレーションテストは、セキュリティを重視する組織にとって主流の要件となっています。

この詳細なガイドでは、従来の評価手法がなぜ不十分なのか、現代の攻撃者がLLMの脆弱性をどのように悪用するのか、そして最も重要な点として、2025年に大規模言語モデルの侵入テストを実施するための堅牢なプレイブックを構築する方法を学びます。プロンプトインジェクションやデータ窃取の手口から、コード実行、サプライチェーン侵害、クラウド権限昇格を連鎖させる高度なプラグイン悪用シナリオまでを網羅します。ガイドを修了すると、スコープ設定とツールから修復、継続的な強化、経営陣への報告まで、LLM侵入テストのライフサイクル全体を理解できるようになります。

LLMが独自のテストプレイブックを要求する理由

大規模な言語モデルは、アプリケーションとユーザーの境界を曖昧にします。固定されたルートをたどるのではなく、隠れたシステムプロンプト、検索パイプライン、プラグイン、ユーザーが提供するコンテキスト、そして下流の統合によって形作られる、新たな振る舞いを臨機応変に生成します。従来のWebアプリケーション侵入テストやネットワーク侵入テストだけでは、リスクの全容を明らかにすることはできません。モデル自体は、設計者が意図していなかった行動をとらせたり、騙したり、強制したりできる生きたコンポーネントのように扱う必要があります。

攻撃者はすでに次のことを実証しています。

LLMが本番データベースに直接書き込みを行えるプラグインの設定ミスが1つでもあれば、顧客記録を消去したり不正なトランザクションを挿入したりすることが可能になります。コンテキスト漏洩が1件でもあれば、ベンダーのリスク管理スコア、医療記録、未公開のソースコードなどが漏洩する可能性があり、悪意のある攻撃者にとってはまさに金鉱です。

2025年に向けたLLMペンテストのスコープ設定

ペイロードに着手する前に、モデルがアーキテクチャ内のどこに配置され、どのリソースにアクセスできるかを正確に定義してください。定型的な応答を作成するだけのLLMは、Kubernetesクラスターをプロビジョニングできる自律エージェントを備えたLLMよりもはるかに危険性が低いです。SubRosaのレッドチームが大規模言語モデルの侵入テストを実施する際、5つの同心円状のレイヤーをマッピングします。

  1. モデル コア– 基本または微調整された重みとシステム プロンプト。
  2. コンテキスト サプライ チェーン– プロンプト テンプレート、埋め込みストア、および RAG インデックス。
  3. プラグインとツール– モデルが呼び出す可能性のある支払い、DevOps、CRM などの外部 API。
  4. 下流の消費者– モデル出力に基づいて行動する Web アプリ、スクリプト、または人間。
  5. ホスティングとシークレット– クラウド テナンシー、CI/CD、およびすべてを稼働させ続けるシークレット ストア。

包括的なエンゲージメントは各リングに及び、LLM固有の技術と従来の脆弱性スキャン、ソースコードレビュー、インフラストラクチャ評価を組み合わせます。また、スコープ設定により、機密性の高いセクター（医療、金融、防衛）を過剰なテストから保護し、プライバシー法および輸出規制へのコンプライアンスを確保します。

尋ねるべき重要な質問

大規模言語モデルの侵入テストのための最新手法

一見すると、LLMのペンテストはクリエイティブライティングの演習に似ています。巧みなヒントを与え、反応を観察するのです。しかし実際には、科学的手法に基づいた規律ある計画によって、経験に基づく試行錯誤と、再現性のあるエビデンスに基づいた結果を切り離すことができます。以下は、数十の企業評価を通して改良された、SubRosaの2025年版の方法論です。

  1. 脅威モデリングと資産識別
  2. モデルの権限、データストア、ビジネス機能をマッピングします。LLMアプリケーションにはMITRE ATLASとOWASP Top 10を組み込みます。スパイ活動、妨害行為、詐欺といった動機を整合させます。
  3. ベースライン列挙
  4. システムプロンプト、温度設定、レート制限、カテゴリフィルター、プラグインマニフェストを収集します。このステップは、ワイヤレス侵入テストにおける偵察活動と並行しています。
  5. 迅速注入バッテリー
  6. シングルショット、マルチショット、そして連鎖的な思考のペイロードを作成します。直接的なエントリポイント（チャットUI）と間接的なサーフェス（埋め込みPDF、CSV、QRコード）をテストします。エスカレーションは承認された場合のみ行います。
  7. 検索ポイズニングとコンテキストリーク
  8. RAGインデックスに悪意のある文書をシードし、その有害性が再出現するまでクエリを実行します。敵対的埋め込みと組み合わせることで、類似性防御を回避します。
  9. プラグインの悪用と自律エージェント
  10. プラグインのスコープを列挙します。モデルはJiraの課題を作成したり、Stripe経由で送金したり、VMを起動したりできますか？無害なコマンドを使用してエラースタックや開発URLを収集し、それらを武器化します。
  11. 安全システムの回避
  12. DANスタイルのペルソナ、マルチモーダルコンフュージョン（画像＋テキスト）、あるいはUnicodeトリックを用いてジェイルブレイクを試みます。ブロックされたコンテンツのうち、すり抜ける割合を記録します。
  13. 影響評価
  14. 技術的な調査結果を経営リスク（財務損失、規制当局への罰金、ブランドイメージの低下など）に変換します。ポリシー管理ポータルでは、たった一度の会話でルールがどのように変更されるかを示します。
  15. 修復と継続的な保証
  16. 迅速な強化、ガードレール、プラグインスコープといった修正アクションをDevSecOpsバックログに直接フィードします。SOC -as-a-Serviceと統合することで、リアルタイム監視が可能になります。

深掘り：2025年の迅速な注入

「プロンプトインジェクション」という言葉は2022年に初めて登場しましたが、2025年の亜種ははるかに巧妙です。現代のスタックは生のプロンプトを露出させることはめったになく、ユーザー入力、システム命令、メモリ、RAGコンテキストを巧妙に組み合わせて攻撃を行います。攻撃者はこれらの要素のいずれかを悪用します。

迅速注射の種類

耐性をテストするには、ステルスコマンド（「システムログにSECRET123を書き込む」など）を散りばめた無害なコーパスを構築します。通常のワークフロー中にドキュメントをフィードし、コマンドが実行されれば、悪用可能であることが証明されます。

防御対策

大規模言語モデルのペネトレーションテストを完了すると、チームはすぐにトークンフィルター（「ignore」という単語をブロックする）に飛びつくことがよくあります。これは応急処置的なセキュリティ対策です。堅牢な多層防御では、以下の対策が用いられます。

ケーススタディ：プラグイン乱用のスパイラル

AcmeBankのカスタマーサービスボットを想像してみてください。このボットは独自のLLM上で動作し、ServiceNowチケットを作成するプラグインと最大100ドルの払い戻しを行うプラグインが追加されています。大規模言語モデルの侵入テスト中に、SubRosaのレッドチームは以下のことを発見しました。

  1. 払い戻しプラグインはチケット番号を正当な理由として受け入れましたが、所有権は検証しませんでした。
  2. プロンプトインジェクションペイロードにより、モデルは任意のチケット ID を生成するようになりました。
  3. LLM は、攻撃者が管理するアカウントに対して、99 ドルの払い戻しを数十件実施しました。

AcmeBank の根本的な原因は？ビジネスロジックでは、LLM がデータを偽造することは決してないと想定されていました。私たちがエクスプロイトを実証した後、AcmeBank はサーバー側のチェックを追加し、ロールごとに払い戻しの上限を制限し、LLM が開始したすべての払い戻しをSOC アナリストにパイプしました。

ツール：2025年LLMペネトレーションテストの武器

創造性は発見を促進しますが、専門ツールは報道を加速します。

ツールだけでは不十分です。アナリストはトークン化、注意、コンテキスト ウィンドウの制限を把握して、より深刻な欠陥を示唆する異常な動作 (半分印刷された JSON、切り捨てられたコード) を解釈できるようにする必要があります。

規制とコンプライアンスに関する考慮事項

データ保護法は、LLM侵害をデータベース漏洩と同様に扱う傾向が強まっています。EU AI法、カリフォルニア州のCPRA、そして業界規則（HIPAA、PCI-DSS）はいずれも、厳しい罰則を課しています。大規模言語モデルのペネトレーションテストでは、以下の証拠を収集する必要があります。

これらの管理を文書化することで、顧問弁護士の満足度が高まり、監査におけるデューデリジェンスが証明されます。

LLMテストをより広範なセキュリティプログラムと統合する

効果的なプログラムはモデルの境界で止まるものではありません。調査結果を以下の領域にマッピングします。

重要な指標

経営幹部は数字を渇望します。大規模言語モデルの侵入テストの結果を報告する際には、逸話的な話ではなく、以下の点を定量化する必要があります。

これらのメトリックは既存のダッシュボードにうまく収まるため、リーダーは LLM の脅威をランサムウェアや DDoS の脅威と比較できます。

未来：自律型レッド vs ブルー

将来的には、AIがAIをペネトレーションテストするようになるだろう。自律型レッドチームエージェントは既に機械並みの速度でジェイルブレイクを構築し、防御型LLMは出力を事前にスクリーニングしたり、疑わしいチャットを隔離したりする。攻撃者の進化よりも速く制御ループを反復する組織が勝利を収めるだろう。

SubRosaは、リアルタイムの脅威インテリジェンスをプレイブックに継続的に組み込み、大規模言語モデルを対象としたプロアクティブな侵入テストを実施することで、お客様の優位性を維持します。AIコパイロットをIDEに統合する場合でも、チャットボットを数百万人規模に展開する場合でも、当社のスペシャリストは、従来の侵入テストの専門知識と最先端のAIセキュリティ研究を融合させています。

結論：検証された回復力を通じて信頼を築く

大規模言語モデルは今後も存在し続けるでしょうが、組織が厳格かつ反復的なテストを通じて、自社のAIが現実世界の敵に対抗できることを証明した場合にのみ、信頼は生まれます。大規模言語モデルのペネトレーションテストはもはやオプションではなく、TLSや多要素認証と同等の基本的な管理策となっています。

生成AIスタックを強化する準備はできていますか？ SubRosaにアクセスして、大規模言語モデルのペネトレーションテストからフルマネージドSOCまで、当社のエキスパートがエンドツーエンドのサービスを提供する方法をご覧ください。お客様に信頼していただけるAIシステムを構築しましょう。

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