AI Red Teaming

AI レッドチームとは、AI モデルやアプリケーションが展開される前に、模擬攻撃を実行してそれらの隠れた脆弱性を明らかにするプロアクティブなセキュリティ戦術です。このアプローチでは、AI モデルが正確に機能するかどうかを単に検証するのではなく、偏った出力、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明らかにするためにシステムを意図的に操作しようとします。Netskope One AI Red Teaming は、時間のかかる手動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、この実践を向上させます。Netskope 、18,000 種類を超える敵対シナリオのライブラリを活用して、プライベート モデルを体系的にストレス テストし、実稼働前と実稼働後に安全性と復元力があることを確認します。 AI レッド チーム演習は、どちらも敵対的な戦術を再現しますが、異なる攻撃対象領域に焦点を当てている点で従来のレッド チーム演習とは異なります。

• 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 One AI Red Teamingには、モデルを騙して独自の安全ガードレールをバイパスさせたり、機密性の高いトレーニング データを漏らしたりするための高度なマルチターン攻撃 (「スケルトン キー」攻撃や「クレッシェンド」攻撃など) のレプリケーションが含まれています。 Netskope は、これらの自動ストレス 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を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 レッドチーム演習は間違いなく自動化できます。実際、Netskope One AI Red Teaming は、敵対的シミュレーションを自動化するように特別に設計されており、遅くてスケーラブルでない手動テストを効果的に置き換えます。

この自動化は、18,000 を超える敵対シナリオとシード プロンプトのライブラリを使用して実現され、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 モデルを体系的にストレス テストします。これらの自動ストレス テストを API 経由で CI/CD パイプラインに直接シームレスに統合できるため、コードの変更やモデルの更新はすべて、本番環境に到達する前に自動的に脆弱性検査を受けることができます。

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。