AI Red Teaming

AI Red Teamingは、AIモデルやアプリケーションがデプロイされる前に模擬攻撃を実行して隠れた脆弱性を洗い出す、プロアクティブなセキュリティ手法です。このアプローチは、AIモデルが正確に機能するかどうかを検証するだけでなく、バイアスのある出力、有害なコンテンツの生成、セキュリティ侵害などの脆弱性を発見するために、意図的にシステムの操作を試みます。Netskope Skylight AI Red Teamingは、手動による低速なテストを自動化された敵対的シミュレーションに置き換えることで、このプラクティスを高度化します。Netskopeは、18,000を超える多様な敵対的シナリオのライブラリを使用して、プライベートモデルのストレステストを体系的に実施し、本番環境への導入前後に安全性と回復力を確保します。AIレッドチーム演習は、従来のレッドチーム演習とは異なります。どちらも敵対的戦術を再現するという点では同じですが、フォーカスする攻撃対象領域が異なるためです。

• 従来のレッド チームは、従来の IT インフラストラクチャに重点を置いて、ネットワーク、サーバー、アプリケーションを調査し、標準的な技術的防御のギャップを明らかにします。
• AI レッドチーム演習は、AI モデル自体の予測不可能な動作に焦点を当てています。プロンプトインジェクションや脱獄の試みなどの非決定論的な脆弱性を調査します。

Netskope Skylight AI Red Teamingには、モデルの安全性ガードレールを回避したり機密性の高いトレーニングデータを漏洩させたりするようにモデルをだまそうとする、高度なマルチターン攻撃（「スケルトンキー」や「クレッシェンド」攻撃など）の再現が含まれています。また、Netskopeはこうした自動ストレステストをCI/CDパイプラインに直接統合し、コードが更新されるたびにモデルのリスクに対して積極的に防御します。

AI 攻撃の状況は急速に進化しており、サイバー犯罪者は大規模言語モデル (LLM) やエージェント アーキテクチャを標的とする新しい悪用手法を積極的に開発しています。最もよくある AI 攻撃ベクトルには次のものがあります。

• プロンプトインジェクション：攻撃者は 巧妙な言語的悪用によってAIシステムの指示を無効にし、意図された動作を変更します。
• 脱獄: 組み込みの安全ガードレールを回避し、AI モデルに独自の安全ルールを無視させる試みです。こうした攻撃は非常に効果的で、成功率は約 20% に達し、標準的な安全対策を破るのに 1 分もかからず、わずか 5 回または 6 回のやり取りで済むことも珍しくありません。
• 間接的なプロンプト インジェクション: 悪意のあるプロンプトがドキュメントや Web サイトに密かに埋め込まれている場合に発生します。AI がこの外部コンテンツを処理するときに、その動作が操作されます。
• データ抽出攻撃: モデルの基盤となるトレーニング データから機密情報や秘密を直接取得するように設計された手法。
• マルチターン攻撃: 「スケルトン キー」攻撃や「クレッシェンド」攻撃などの高度な多段階の会話型エクスプロイトで、攻撃者は完全なセッション コンテキストがない安全ガードレールを回避するためにインタラクションを階層化して LLM を騙そうとします。
• ツールポイズニング: 自律型エージェント AI を特に標的とする脅威で、AI エージェントが操作されたり、悪意のある外部ツールと対話するように誘導されます。

ますます、そうです。主要な規制では、 レッドチーム演習が明示的に義務付けられているか、強く推奨されています。 EU AI法には、高リスクのAIモデルに対する敵対的テストの要件が含まれています。NIST の AI リスク管理フレームワークでも、AI システムのセキュリティ保護の中核としてレッドチーム演習を推奨しています。

組織が独自のプライベート AI アプリケーションを構築してホストする場合、それらのモデルのセキュリティを確保し、GDPR や HIMSS などのより広範なデータ セキュリティと保護の規制に準拠する責任を全面的に負うことになります。

はい、AI Red Teamingは間違いなく自動化できます。実際、Netskope Skylight AI Red Teamingは、敵対的シミュレーションを自動化するために特別に設計されており、時間のかかるスケーラブルではない手動テストに代わる効果的な手段となります。

18,000件を超える敵対的シナリオとシードプロンプトのライブラリを備えており、この自動化を実現することで、プロンプトインジェクションやジェイルブレイクなどの脅威に対してプライベートモデルのストレステストを体系的に実行できます。これらの自動ストレステストをAPI経由でCI/CDパイプラインにシームレスに直接統合できるため、コードの変更やモデルの更新が本番環境に到達する前に、脆弱性が自動的にくまなくチェックされます。

レッドチーム演習は、脆弱性の検出を自動化し、開発パイプラインにセキュリティをシームレスに直接組み込むことで、安全な AI 開発を大幅に改善し、加速します。プロセスを強化する方法は次のとおりです。

• イノベーションを加速: 時間のかかる手動のセキュリティ レビューを自動化された敵対的テストに置き換えることで、開発チームは安全性を損なうことなく AI 機能をより迅速に展開できます。
• シームレスな CI/CD 統合: レッドチームは、CI/CD パイプライン API に直接統合できます。 これにより、すべてのコード変更やモデル更新が、実際の運用環境にリリースされる前に、新しいセキュリティ リスクがないか自動的に検査されるようになります。
• プロアクティブなモデル強化: 開発者が複雑なマルチターン攻撃などの攻撃者の行動をシミュレートし、モデルを積極的に試して「騙して」ガードレールをバイパスしたり機密データを漏洩させたりできるようにします。 モデルが顧客や従業員とやり取りする前にこれらの脆弱性を見つけて修正することで、チームはセキュリティギャップが世間に公開された後にパッチを適用するというコストのかかるプロセスを回避できます。
• 継続的なリスク追跡: 同じモデルのすべてのテストでリスクがどのように変化するかを追跡するスケジュールされたシミュレーションを実行することにより、モデルテストを受動的な観察から能動的な防御に移行します。これにより、急速なモデル更新によって、意図せずセキュリティギャップが生じたり、リスクプロファイルが増大したりすることがなくなります。