大規模言語モデル（LLM）は、研究上の目新しい技術から、契約書の作成、サプライチェーンの最適化、さらにはコードの本番環境へのプッシュまでを担うミッションクリティカルなエンジンへと急速に進化を遂げています。生成AIを組み込んだ企業は、スピードと洞察力を獲得しています。しかし、不正なプロンプトによって顧客データが漏洩したり、不正な検索インデックスによってポリシーロジックが書き換えられたりすると、状況は一変します。大規模言語モデルのセキュリティ体制が十分に強固かどうか疑問に思っている方は、決してあなただけではありません。
このガイドは、防御のベンチマークを実施し、SubRosa のレッドチームが現場で見つけた 10 大盲点を明らかにし、Fortune 500 企業の展開を安全に保つための実戦テスト済みのプラクティスを導入するのに役立ちます。
1 LLMが従来のセキュリティの前提を破る理由
従来の侵入テストでは、アプリケーションを静的なステートマシンのように扱います。LLMはこれとは異なり、創発的な動作、動的なコンテキスト、プラグインによる自律的なアクション、そして不透明な推論といった特徴を備えています。これらの特性により、悪意のあるテキスト1行が、無害なチャットからデータベース全体の消去へと変化してしまう可能性があります。
2 大規模言語モデルのセキュリティに関する10の現実的な検証
2.1 迅速な注入耐性
攻撃者はシステムプロンプトを上書きまたは破壊できますか? プロンプトのセグメンテーション、出力フィルタリング、および堅牢なポリシー管理で軽減します。
2.2 出力処理ガードレール
下流のコードは LLM 出力を盲目的に実行していませんか? 厳格な JSON スキーマを適用し、リスクの高いアクションを管理対象の SOCにルーティングします。
3つの成熟レベル：這う、歩く、走る
| 成熟度レベル | 特徴 | 典型的な組織プロファイル |
|---|---|---|
| クロール | アドホックプロンプト、最小限のログ、レッドチームテストなし | GPT-4を実験するスタートアップ |
| 歩く | 基本的なプロンプトフィルター、毎週のログレビュー、毎年のペンテスト | LLM を本番環境に統合する中規模 SaaS |
| 走る | 継続的なレッドチーム演習、自律ガードレール、数分で完了する SOC トリアージ | 規制対象データを持つフォーチュン500企業 |
4 繰り返し可能なLLMセキュリティプログラムの構築
インベントリ → 脅威モデル → 継続的なレッドチーム → ガードレール → 監視 → ガバナンス → インシデント対応。各スプリントを繰り返します。大規模言語モデルのセキュリティは変化するターゲットです。
5 成功とはどのようなものか
フィンテック詐欺を回避： SubRosa によるプラグイン不正利用による連鎖プロンプトインジェクションにより、210万ドルのリスクが露呈しました。修正により、脱獄成功率は47%から1%未満に減少しました。
6 結論と次のステップ
ギャップが残っている場合、SubRosa は、AIに関する深い研究と経験豊富なレッドチームの専門知識を融合させます。大規模言語モデルのセキュリティが適切であることを（願うのではなく）確認する準備はできていますか？今すぐ無償の評価をご依頼ください。