（注：本ブログはAIツールで翻訳しています）　 生成AI（GenAI）の変革力は急速にビジネスを再編しています。しかし、その莫大な可能性には新たなリスクも伴います。もし組織が生成AIを活用しているのであれば、進化する脅威からこれらの強力なシステムを守ることは「推奨」ではなく「必須」です。AI防御の有効なテストは、従来のサイバーセキュリティを超え、ユーザーの安全確保、倫理基準の維持、そして最先端技術への信頼を確立することに直結しています。

本記事では、生成AIにおけるレッドチーミングという重要な分野を取り上げ、その内容、組織が直面する実務上の課題、そしてより強力で安全かつ信頼性の高いAIシステムを構築するための枠組みを整備する方法についてご紹介します。

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生成AIレッドチーミングとは？

生成AIレッドチーミングが重要である理由

• IAIの挙動に潜む見えにくい弱点を発見できます。
• 有害または欺瞞的な出力を防ぎ、ユーザーや企業の評判を守ります。
• AIの応答を通じた機密データの漏えいを防ぎます。
• 新たに出現する脅威や進化する攻撃手法に耐えられるよう準備を整えます。

» セキュリティに不安がありますか？サイバー脅威インテリジェンスが必要な理由をご覧ください。

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Use targeted red teaming to uncover hidden risks in your generative AI models, strengthen safety controls, and stay ahead of emerging threats.

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生成AIレッドチーム vs. 従来型のレッドチーム

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生成AIにおける脆弱性を明らかにするレッドチーミングの方法

1. 敵対的攻撃のシミュレーション

生成AIレッドチーミングは、特に大規模言語モデル（LLM）に対して、敵対的攻撃をシミュレーションすることから始まります。この最初のステップでは、レッドチームが積極的にモデルを騙し、安全ガイドラインを回避させようと試みます。

このような直接的な敵対的関与は極めて重要です。これは従来のサイバーセキュリティを超え、有害または欺瞞的な出力がどのように生成され得るかを具体的に検証します。これにより、ユーザーの安全に関連する脆弱性が直接的に明らかになり、現実世界での被害を防ぐことができます。

» 攻撃者が最も狙う侵入経路を理解しておきましょう。

2. セキュリティ・安全性・信頼性の脆弱性の特定

レッドチーミングの主な目的は、以下のような幅広い脆弱性を特定することです。

• セキュリティ上の欠陥
• 安全性のリスク
• AIシステムへの信頼を損なう要因

この包括的な評価は、単なる技術的な弱点を超えて、有害または欺瞞的なコンテンツの生成といった領域も含みます。これらの異なるカテゴリに注目することで、AIシステムが失敗し得る箇所を特定できます。それは技術的な悪用にとどまらず、倫理的かつ信頼できる運用という観点においても同様です。

3. 人間の専門知識とAIツールの組み合わせ

このプロセスは、人間の創造性とAI搭載ツールの組み合わせを活用します。

• 人間のレッドチーマーは、創造的思考を活かして新しい攻撃戦略を考案します。
• AIツールは、大規模なテストやモデル応答の分析を自動化できます。

この相乗効果により、ユーザーの安全性、運用者のセキュリティ、そしてユーザーやパートナーからの信頼におけるギャップを効率的に特定できます。例えば、レッドチームは個人情報や知的財産といったデータ漏えいが発生するかを検証します。この組み合わせは、人間または自動化のどちらか一方だけでは見つけられない脆弱性を発見するために不可欠であり、AIの耐性をより徹底的かつ強固に評価することを可能にします。

» 脆弱性、脅威、リスクの違いを理解してサイバーセキュリティ戦略を強化しましょう。

専任のレッドチームがなくてもできる生成AIセキュリティテストの手順

すべての企業が専任のレッドチームを組織できるほど成熟しているわけではなく、予算の制約もあります。しかし、生成AIの安全性を責任を持って検証することは十分に可能です。

• 明確な目標設定と優先順位付け：テストの目的を定義し、最も重要なAIアプリケーションに注力します。特に、機密データや顧客対応を扱うシステムを優先してください。まずは高リスク領域を対象に小規模から始めるのが効果的です。
• クロスファンクショナルなチームの編成：幅広い視点を取り入れるため、多様な専門家を集めます。具体的には、モデル設計や脆弱性に精通したAIエンジニア、従来型とAI特有の攻撃（プロンプトインジェクションやデータポイズニングなど）に詳しいサイバーセキュリティの専門家、さらに倫理やコンプライアンスの観点から検証を監督する担当者を含めます。
• 実際的な攻撃シナリオのモデル化：現実的な脅威をシミュレーションします。たとえば、個人の金融情報を扱うチャットボットであれば、プライベートデータを漏洩させたり、意図しない動作を実行させたりするようなプロンプトに耐えられるかを確認します。
• .直近のリスクへの優先対応：特に外部に公開されているAIツールはリスクが高いため、プロンプトインジェクションやデータ抽出といった一般的な攻撃手法にまず対応することが重要です。
• 信頼できるフレームワークの活用：NIST、MITRE ATLAS、OWASPが提供するガイドラインを活用し、テストの構造化や脆弱性の優先順位付けに役立ててください。

» 脅威アクターがどのようにデータへ侵入・悪用するのかを理解しておきましょう。

生成AIレッドチーミングにおける課題とベストプラクティス

生成AIモデルに対するレッドチーミングは、従来のセキュリティ評価では対応できない独自の課題を伴う複雑な取り組みです。組織はAI特有の性質に向き合い、それに即した専門的なアプローチを取る必要があります。以下では、よく直面する課題と、それを乗り越えるためのベストプラクティスを解説します。

モデルの不透明性（いわゆる「ブラックボックス」問題）

• 課題：多くのAIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）は「ブラックボックス」として動作し、その内部でどのように意思決定が行われているかが見えません。そのため、有害な出力が生成されても、その理由を理解することが難しくなります。
• ベストプラクティス：詳細なやり取りのデータを記録できる堅牢なロギングや監視を導入してください。完全な透明性が得られなくても、Explainable AI（XAI）技術を活用することで、モデルの挙動に対する洞察を得ることができます。

予測不能で非決定的な挙動

• 課題：生成AIモデルは、特に異常な入力や敵対的攻撃を受けた場合に、極めて予測不能な挙動を示すことがあります。同じプロンプトに対しても異なる出力を返す「非決定性」があるため、脆弱性を一貫して再現することが困難です。
• ベストプラクティス：多様な現実世界の条件やエッジケースをシミュレートするシナリオベースのテストを実施してください。また、人間の専門知と自動化ツールを併用することで、大量の試行を効率的に分析し、予期せぬ挙動を分類・特定することが可能になります。

新規かつ進化する脆弱性

• 課題：生成AIはまったく新しい攻撃手法を生み出しています。たとえば、プロンプトインジェクションでは、攻撃者がモデルを操作して安全ガイドラインを回避させます。そのほかにも、有害なコンテンツ生成、データ漏洩、モデル抽出といった独自のリスクが存在し、脅威情勢は絶えず進化しています。
• ベストプラクティス：「インテリジェンス駆動」のアプローチを採用し、生成AI特有の新しい脅威や攻撃手法を継続的に監視してください。最新の敵対的戦術を取り入れてレッドチーミング手法を定期的に更新することで、新たな脆弱性に対する先手を打つことができます。

» サイバーセキュリティにおけるレッドチームとブルーチームの違いについて理解しておきましょう。

成熟度を測るための主要指標

組織は、生成AIレッドチーミングの成熟度をいくつかの主要指標によって把握することができます。これらの指標は、プログラムの効果と組織全体への浸透度を数値化するのに役立ちます。

• テストの範囲と頻度：毎週どれくらいの頻度でテストを実施しているか、またバイアスやプロンプトインジェクションといった具体的なテーマをどの程度カバーしているかを確認します。テストに用いた入力や問い合わせの種類の多さも、網羅性を示す重要な指標となります。
• 防御の有効性：成熟度は、防御機構がどの程度効果的に機能しているかで表されます。通常の入力と悪意ある入力の双方に対して、AIがどう応答するかを評価してください。レッドチームの検証結果をもとに導入された防御策の数を記録することで、プログラムの成果を測定できます。
• モデルのカバレッジ：成熟したプログラムは、多様なAIモデルを対象にテストを行います。さまざまな生成AIシステムを定期的に評価し、それぞれが十分に検証されていることを確認することが不可欠です。

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KELA Cyberと共に生成AIレッドチーミングを強化

KELA Cyberは、生成AIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）を狙う進化する脅威を深く理解しています。弊社のインテリジェンス駆動型アプローチによる生成AIレッドチーミングは、他では見過ごされがちな新たなリスクを特定することに重点を置いています。私たちはお客様のビジネスと密接に連携し、問題が現実化する前に脆弱性を特定します。これにより、AIを悪用しようとするサイバー犯罪者よりも一歩先を行くことができます。

弊社の専門性を活用することで、より安全で信頼性の高いAIシステムを構築するための確かなパートナーを得ることができます。もし生成AIレッドチーミングの取り組みをさらに強化したいとお考えであれば、KELA Cyberがあらゆる段階で支援いたします。

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