プロンプトインジェクションとは？分かりやすく解説【悪用厳禁】

ジェネレーティブAIを始めとするAI技術の急速な進歩は、ビジネス界において画期的な変革をもたらしていますが、その一方で新たな脅威も生まれています。

その一つが「プロンプトインジェクション」です。この記事では、海外で発信されている情報を元に、最新のAI言語モデルが直面するこの脆弱性について、ビジネスパーソンが知っておくべき重要な知識をわかりやすく解説します。

プロンプトインジェクションがあなたのビジネスにどのような影響を与えるのか、そしてどのように対策を講じるべきか、その方法についてもお伝えします。この記事を読むことで、AI技術の活用において、安全性を確保しながら業務効率向上を図ることができるでしょう。

本記事はプロンプトインジェクションに関する知識を身に着け、企業やビジネスパーソンがリスクを回避することを意図しており、悪用は一切厳禁です。また本記事の内容は一般的な情報提供であり、当社は、これらの情報を利用することによって直接的または間接的に生じた損害についても責任を負いません。

プロンプトインジェクションとは？概要解説

ChatGPTなどのAIや機械学習モデル、特にプロンプトベースの学習を使用する言語モデルに影響を与える新しい脆弱性です。プロンプトの入力によって、モデルが予期しないアクションを実行させることをプロンプトインジェクションと言います。

「AIモデルが予期しないアクション」とは、例えば機密情報をChatGPTなどのAIツールに朗詠させる、偽の情報を生成させる、AIモデルそのものを改ざんする、不正な行為や違法行為を支援させる、といったものです。

また機械学習におけるプロンプトは、モデルに特定のタスクを実行させるための指示や例のことです。プロンプトインジェクションは、指示とデータが混在し、モデルが区別できなくなることを悪用しています。

要するに、プロンプトインジェクションは、言語モデルを悪用し、不正なタスク実行や回答をさせる行為と言えます。適切な対策と連携を行うことで、この脅威を最小限に抑え、ビジネスにおける機械学習の安全性を確保することができるでしょう。

プロンプトインジェクションとプロンプトベースの学習の関係性

プロンプトインジェクションとプロンプトベースの学習は、どちらもAI言語モデルに関連していますが、それぞれ異なる概念です。プロンプトインジェクションへの理解を深めるために、その関係性を解説します。

まずプロンプトベースの学習とは、AI言語モデルが与えられたプロンプト（指示や質問）に対して適切な回答やアクションを生成する能力を学ぶプロセスです。この方法により、AIモデルは多様なタスクを効率的にこなすことができます。しかし、学習する基礎となるプロンプトの設計や入力データが不適切であると、モデルが意図しない回答を生成することがあります。

一方、プロンプトインジェクションは、上記のプロンプトベースの学習を悪用する脆弱性および行為を指します。攻撃者は、AIモデルの入力データに悪意のある命令を含めることで、モデルの予期しない不正な挙動を引き起こします。これにより、情報漏洩やサービスの悪用など、企業にとって様々なリスクが生じます。

プロンプトインジェクションとプロンプトベースの学習の関係性は、プロンプトベースの学習がプロンプトインジェクション攻撃の対象となる点にあります。言い換えれば、プロンプトベースの学習を利用しているAIモデルは、プロンプトインジェクション攻撃に対して脆弱である可能性があるということです。

話題のChatGPTは、プロンプトベースの学習を採用しており、すなわちプロンプトインジェクションによって引き起こさせる様々なリスクの対象となります。

プロンプトインジェクションによるビジネス上のリスクや悪用例

先述したプロンプトインジェクションに関するビジネス上の悪用例をいくつか紹介します。

機密情報の漏洩

悪意のあるユーザーが、ChatGPTなどの機械学習モデルに機密情報に関する質問を投げかけることで、プロンプトインジェクションを利用して情報を抜き取られるリスクがあります。

偽の情報の生成

攻撃者がChatGPTなどのAIモデルに対して、偽のニュースや不正確な情報を生成させるよう指示することができます。これにより、企業の評判やブランドイメージに悪影響を与える恐れがあります。

機械学習モデルの改ざん

プロンプトインジェクションを利用して、ChatGPTなどのAIモデルが実行するタスクを変更することができます。例えば、翻訳サービスが提供されている場合、攻撃者は翻訳の内容を意図的に誤ったものに変更することができます。

サービスの悪用

プロンプトインジェクションを利用して、AIモデルに対して不正な行為や違法行為を支援するよう指示することができます。例えば、著作権侵害のあるコンテンツの生成や、他人になりすますための偽情報の生成などです。

顧客情報の漏洩

顧客サポートチャットボットを活用している企業がプロンプトインジェクションを受けると、顧客の個人情報や取引履歴などが漏洩するリスクがあります。攻撃者は、チャットボットのインターフェースを通じて不正な指示を与えることで、情報を入手できる可能性があります。

これらの悪用事例を防ぐためには、適切な対策が必要です。入力データの検証とサニタイズなどを行い、悪意のある入力を排除することが重要となるでしょう。

プロンプトインジェクションへの対策

こうした脆弱性を認識しておくことは重要であり、ユーザー側としても開発側としても、これに対処するための対策を企業は講じる必要があります。以下に、特に開発サイドに立った場合のプロンプトインジェクション攻撃に対処するためのいくつかの方策を示します。

入力の検証とサニタイズ

開発側である場合、ユーザーが提供するデータを検証し、悪意のある入力を排除することが重要です。これには、改行文字や不要な特殊文字の削除が含まれます。

プロンプトの構造の見直し

より具体的なプロンプトを要求することで、予期しない悪意あるタスクの実行を難しくすることができます。これは、潜在的な攻撃者が望む回答を得るために、より多くの努力を払わなければならないことを意味します。

監視とロギング

システム上で実行されるタスクを監視し、異常な動作を検出することが重要です。これにより、攻撃者がシステムを悪用しようとしていることに気付くことができます。

機械学習モデルのセキュリティに関するベストプラクティスの適用

機械学習モデルに関連するセキュリティ問題を理解し、適切な対策を講じることが重要です。これには、モデルのアクセス制御やデータの保護などが含まれます。

セキュリティチームとの連携

機械学習モデルの開発者は、セキュリティチームと連携して、脆弱性やセキュリティリスクを特定し、これらに対処する方法を見つける必要があります。

プロンプトインジェクションは、機械学習モデルのセキュリティに新たな課題をもたらしますが、適切な対策を講じることで、これらの脅威を最小限に抑えることができるでしょう。

まとめ

プロンプトインジェクションは、AI言語モデルを利用するビジネスパーソンが知っておくべき重要な脅威です。この脆弱性がビジネスに与える影響を最小限に抑えるために、常に注意が必要です。

プロンプトインジェクションの問題は、AI言語モデルの利用が急速に広がる中で、その安全性と効果的な利用方法を再考するきっかけとなっています。プロンプトインジェクションの対策は、先述したテクニカルな対策だけでなく、組織の文化や運用面でも重要になるでしょう。

まず組織全体でAIリスクに対する意識を高める必要があります。これには、従業員向けの研修や教育プログラムの導入が有効となるでしょう。また、専門家や外部コンサルタントと連携し、最新の脅威情報を常に把握し、リスク管理の仕組みを構築することが重要です。

次に、AIモデルの開発や運用に関わるチーム間での情報共有や連携を強化し、セキュリティ対策を組織全体で取り組む体制を構築することが求められます。これにより、プロンプトインジェクションなどの脅威に対する迅速な対応が可能となります。

プロンプトインジェクションは、セキュリティとクラッカーがいたちごっこを続けているのと同様に、AI技術の進化と共に今後も進化してしまうことが予想されます。そのため、ビジネスパーソンは常に最新の情報を得ることが重要です。