編集部
生成型AIの普及に伴い、セキュリティとプライバシーに対する新たな課題が浮上している。特に、LLM（大規模言語モデル）を利用するRAG（Retrieval-Augmented Generation）アプリケーションにおいては、プロンプト注入や情報漏洩といった脅威への対策が急務である。本記事では、Amazon Bedrockを基盤に、プロンプトエンジニアリングを駆使してこれらの脅威を軽減するための具体的な手法を紹介する。
大規模言語モデル（LLM）とRAGの概要
大規模言語モデル（LLM）は、膨大なデータセットを基に訓練されたAIモデルであり、自然言語の理解と生成において飛躍的な進歩を遂げている。しかし、LLMの能力には限界があり、特に最新情報や専門知識を必要とする場面ではその有用性が制限される。この制約を克服するために、RAG（Retrieval-Augmented Generation）が登場した。RAGは、LLMの生成能力に外部の情報リソースを結びつけることで、より正確で最新の情報に基づく応答を生成する技術である。
RAGのプロセスは二段階で構成される。まず、検索フェーズで外部の知識ベースやデータベースから関連情報を取得し、その後、取得した情報を元にLLMが回答を生成する。これにより、RAGはLLM単独では対応が難しい専門的な質問や最新のトピックに対しても精度の高い応答を可能にする。このアプローチにより、LLMの強力な生成能力と外部情報の融合が実現し、より価値のあるAI応答が提供される。
プロンプトエンジニアリングによるセキュリティ脅威の軽減
LLMの利用に伴うセキュリティリスクは、プロンプトエンジニアリングを通じて軽減することが可能である。プロンプトエンジニアリングとは、モデルに与える入力（プロンプト）を工夫し、望ましくない出力を防ぐための技術である。この技術は、プロンプト注入やプロンプト漏洩、さらにはモデルの誤作動を引き起こす攻撃に対する防御策として機能する。
例えば、プロンプト注入は、攻撃者がモデルの本来の指示を無視させるための手法であり、これに対抗するためには、モデルが受け取る指示を慎重に制御する必要がある。また、プロンプト漏洩は、モデルが内部の指示やテンプレートを外部に漏らす危険性があるが、これもプロンプトエンジニアリングによって防ぐことが可能である。こうした防御策を講じることで、LLMを活用したアプリケーションが安全に運用される。
Amazon Bedrockを活用した具体的な防御策
Amazon Bedrockは、さまざまな基盤モデルへのアクセスを提供し、プロンプトエンジニアリングを活用したセキュリティ強化を実現するためのプラットフォームである。このプラットフォーム上では、プロンプトテンプレートを用いることで、プロンプト注入やその他の脅威に対する防御策を構築することが可能である。
具体的には、Bedrock上で提供されるモデルに対して、ユーザー入力をタグ付けし、フィルタリングすることができる。これにより、特定のトピックやセンシティブな情報に対する防御を強化し、モデルの安全性を高めることができる。また、プロンプトテンプレートには、特定のセッションごとに固有のタグを付与することで、プロンプト注入やテンプレートの不正改ざんを防ぐことができる。このような防御策を講じることで、モデルが誤ってセキュリティ上のリスクを引き起こさないようにすることができる。
今後の展望とセキュリティ強化の必要性
生成型AIの進化とともに、そのセキュリティに対する要求も高まりつつある。LLMやRAGの技術が広範に利用されるようになるにつれ、これらの技術を悪用しようとする脅威も増大している。そのため、今後もプロンプトエンジニアリングやその他のセキュリティ手法の重要性は一層高まるであろう。
今後の展望として、より高度なセキュリティガードレールの開発が期待される。これにより、LLMを用いたアプリケーションが安全かつ倫理的に運用されることが可能になる。また、プロンプトエンジニアリングに基づくセキュリティ対策は、AIの信頼性を高めるだけでなく、ユーザー体験の質を向上させるためにも不可欠である。これらの施策を通じて、生成型AIの安全な活用が推進され、より健全なAIエコシステムの構築が目指されるべきである。