Source: https://www.securityweek.com/webinar-today-breaking-ai-inside-the-art-of-llm-pen-testing/
🛡 概要
大規模言語モデル（LLM）は企業の技術を変革し、ソフトウェアのセキュリティの概念を再定義しています。しかし、従来のペネトレーションテスト手法では、AIを単なるアプリケーションと見なしているため、適切なツールが不足しています。このウェビナーでは、効果的なLLMセキュリティテストはペイロードよりも説得力が重要であることを示します。実際の研究やクライアントの事例に基づき、AIペンテストの新しいモデルを提案します。
🔍 技術詳細
本セッションでは、Adversarial Prompt Exploitation（APE）という手法を紹介します。これは、心理的な手法を用いて信頼の境界や意思決定の経路をターゲットにします。具体的には、感情のプレロードや物語の制御といった心理的なレバーを活用し、ペイロードの静的な限界を超えた攻撃を実現します。また、CVEやCVSSの観点からも、LLMに特有の脆弱性を理解し、実際の攻撃シナリオを通じてその影響を考察します。
⚠ 影響
LLMに対する従来のペネトレーションテスト手法が機能しない理由は、攻撃者がコードではなく心理的および言語的パターンを利用するからです。このため、従来の技術ではLMMの脆弱性を見逃すリスクがあります。特に、リーダーシップ層への報告が難しく、再現性の問題も抱えています。これにより、企業は新たな脅威に対して脆弱な状態に置かれる可能性があります。
🛠 対策
AIシステムのセキュリティを強化するためには、新しいアプローチが必要です。心理的手法に基づく攻撃手法を理解し、実際の脅威をシミュレートするフレームワークを構築することが重要です。ペネトレーションテスターやレッドチームは、行動操作に焦点を当てた新しい枠組みを探求し、開発者は攻撃者がモデルとどのように対話するかを学ぶ必要があります。また、CISOや技術リーダーは、再現性や発見の報告に関するガイダンスを受けることで、より効果的な対策を講じることができるでしょう。
