レッドチーミング

Red Teamingとは何か?

Red Teamingは、軍事戦略に根ざした積極的かつ敵対的な手法であり、現在ではサイバーセキュリティとAIリスク管理において不可欠なものとなっています。AIの文脈では、Red Teamingは専門家チームが実世界の敵対的攻撃、入力操作、悪用シナリオをシミュレートし、敵対者が悪用する前にAIシステムの脆弱性、バイアス、欠陥を発見することを意味します。

その目的は、デプロイ前後のAIシステムのセキュリティ態勢、公平性、信頼性を強化することです。標準的なテストとは異なり、Red Teamingは設計上敵対的であり、通常のソフトウェア評価では見逃される可能性のある弱点を意図的にシステムの限界を探り、悪用しようとします。これは責任あるAI開発とデプロイの重要な要素です。

主な特徴:

敵対的アプローチ: プロンプトインジェクション、データポイズニング、ソーシャルエンジニアリングを含む実際の攻撃者の戦術、技術、手順(TTP)を模倣

包括的な範囲: AIエコシステム全体(モデル、データソース、API、統合、ユーザーインターフェース、人的要因)を評価

反復的プロセス: 新しいモデルバージョン、脅威インテリジェンス、新たな攻撃ベクトルに対応する継続的な進化

学際的: AI/ML、サイバーセキュリティ、倫理、ドメイン専門家の専門知識を組み合わせる

Red Teamingが重要な理由

Red Teamingは、規制遵守(EU AI Act、NIST AI RMF)、公共の信頼強化、AIシステムの敵対的堅牢性向上に不可欠です。OpenAI、Microsoft、Anthropic、Metaなどの業界リーダーは、AIモデル開発とデプロイの中核要素としてRed Teamingを使用しています。

主な目的:

• 敵対者が悪用できる技術的、倫理的、運用上の脆弱性を特定
• 敵対的堅牢性(悪意のある入力や攻撃に対する耐性)を評価
• 差別的な結果を防ぐため、トレーニングデータとモデル出力のバイアスをテスト
• 曖昧、敵対的、または高負荷条件下でAIモデルをストレステスト
• 規制要件と倫理ガイドラインへの準拠を確保
• AIリスク管理におけるデューデリジェンスを実証することで、ステークホルダーの信頼を構築

Red Teamingと関連プラクティスの比較

主な違い:

Red Teamingはより広範で敵対的であり、バイアス、創発的行動、倫理的課題を含む未知の複雑なリスクに焦点を当てます。ペネトレーションテストは、インフラストラクチャやアプリケーションの既知の弱点を対象とします。脆弱性評価は、多くの場合積極的な悪用を伴わない、欠陥の体系的な検出と報告を提供します。

Red Teamingプロセス

1. スコープと目標の定義

具体的な目的(バイアス、敵対的堅牢性、プライバシーのテスト)を定義し、モデル、API、データパイプラインを含むテスト対象のAIシステムコンポーネントを特定します。

2. チーム編成

AI/ML専門家、サイバーセキュリティ専門家、倫理学者、関連ドメイン専門家を含む学際的チームを編成します。

3. システムの理解

AIシステムのアーキテクチャ、データソース、意図された用途、デプロイコンテキストを研究し、攻撃対象領域を理解します。

4. 脅威モデリング

潜在的な攻撃者、その動機、可能性の高い攻撃経路を特定します。外部脅威と内部リスクの両方を考慮します。

5. シナリオ構築

機密データの抽出、フィルターのバイパス、安全でない出力の誘発などの試みなど、もっともらしい悪用ケースを開発します。

6. 敵対的テスト

プロンプトインジェクション、データポイズニング、モデル回避、ソーシャルエンジニアリングを含む攻撃を、手動および自動テストツールの両方を使用して実行します。

7. ログ記録と分析

攻撃ベクトルと出力を記録し、結果を分析し、発見された脆弱性の深刻度と影響を評価します。

8. 報告と推奨事項

モデルの再トレーニング、ポリシーの更新、またはシステムの再設計のための実行可能なフィードバックを提供します。

9. 継続的改善

モデルと脅威が進化するにつれて演習を繰り返し、継続的なセキュリティ態勢を維持します。

Red Teaming手法

手動テスト

人間の専門家が創造的な攻撃シナリオを設計し、敵対的プロンプトを作成し、出力を分析します。

利点: 非常に創造的で、ニュアンスのある文脈固有の脆弱性に効果的

欠点: リソース集約的で、大規模システムにはスケーラビリティが低い

自動テスト

自動ツールが、ファジング、プロンプトチェーン、ロジック操作を含む大量の敵対的ケースを生成および実行します。

利点: スケーラブルで効率的、大規模モデルやデータセットのテストに最適

欠点: 微妙または文脈依存の脆弱性を見逃す可能性がある

ハイブリッド(Human-in-the-Loop)

手動の創造性と自動化を組み合わせ、人間の専門家がツール開発を導き、結果を解釈して広範なカバレッジと深い洞察を実現します。

最適な用途: スケールとニュアンスのある分析の両方を必要とする複雑なシステム

主なユースケース

リスク特定: モデル、パイプライン、統合における新しい脆弱性の発見

敵対的堅牢性テスト: 敵対的事例、回避、操作に対する耐性の評価

バイアスと公平性の分析: 公平な結果のためのデータまたはモデル出力のバイアスの検出と軽減

データプライバシーとモデル反転: データ漏洩または機密トレーニングデータの抽出の防止

ストレステスト: 高負荷、曖昧、またはエッジケースシナリオ下でのモデル動作の評価

統合セキュリティ: API、サードパーティサービス統合、全体的なシステム露出のテスト

人間-AI相互作用リスク: プロンプトインジェクション、ソーシャルエンジニアリング、有害なユーザー相互作用のシミュレート

不正検出: 敵対的戦術に対する不正検出モデルの強化

規制遵守: EU AI ActやNIST AI RMFなどのフレームワークへの準拠の実証

実世界の例

例1: 大規模言語モデル(LLM)

シナリオ: プロンプトインジェクションとジェイルブレイク試行のための生成AIチャットボットのテスト

結果: モデレーションをバイパスする方法が明らかになり、セーフガードが改善された

実装: OpenAIのGPT-4に対する外部Red Teaming

例2: 金融不正検出

シナリオ: AI駆動の不正対策システムを回避するための敵対的トランザクションのシミュレート

結果: 検出ロジックの弱点が露呈し、アルゴリズムの更新につながった

例3: ヘルスケア診断

シナリオ: バイアスや誤診断のためのエッジケースと敵対的入力による診断AIの調査

結果: 代表性の低いグループの格差が特定され、モデルの再トレーニングが促された

例4: API統合の弱点

シナリオ: 不正なデータアクセスのためのAPI統合のテスト

結果: データ漏洩の脆弱性が発見され、APIセキュリティが強化された

Red Teamingツールとフレームワーク

ベストプラクティスとフレームワーク

主要な標準とフレームワーク:

NIST AI Risk Management Framework (AI RMF): AIリスクの評価と管理のための原則とガイドライン

EU AI Act: 高リスクAIシステムのリスク管理、テスト、文書化に関する法的要件

MITRE ATLAS: 敵対的機械学習のための知識ベースとフレームワーク

OWASP AI Security & Top 10: AIセキュリティリスクのコミュニティ主導リスト

責任あるAIガイドライン: 透明性、監査可能性、継続的監視に対する業界の重点

実装のベストプラクティス:

• AIライフサイクル全体を通じて早期にRed Teamingを組み込む
• 技術的、倫理的、ドメイン固有のリスクに対処する学際的チームを使用
• トレーサビリティとコンプライアンスのために、すべての攻撃、発見、修復手順を文書化
• 進化する脅威とモデルの変更に合わせて戦略を継続的に更新
• 公平性と徹底性のために内部および外部の専門家を関与させる
• 発見された脆弱性に対する明確なエスカレーション経路を確立
• 発見を開発とデプロイプロセスに統合

実装の課題

標準化の欠如: 組織間の比較を複雑にする手法とベンチマークの開発

モデルの複雑さ: 深いML/セキュリティの専門知識と創造的な攻撃戦略を必要とする大規模でマルチモーダルなモデル

リソース集約性: 高度なスキルを持つ学際的チームを必要とする手動Red Teaming

進化する脅威: 継続的な適応を必要とする急速に変化する攻撃ベクトル(敵対的ML、プロンプトインジェクション)

安全性と有用性のトレードオフ: 過度に制限的な軽減策が使いやすさやモデルの有効性を低下させる可能性

倫理的および法的考慮事項: 有害なシナリオのシミュレートが倫理的および規制上の問題を提起

業界の採用とケーススタディ

OpenAI: GPT-4に対する外部Red Teamingで、チームが有害、偏見、またはポリシー違反の出力を誘発しようと試みる

Anthropic: Claudeの安全性研究に組み込まれた継続的なRed Teamingで、外部専門家を関与

Microsoft: 責任あるAIプログラムにおけるRed Teamingで、悪用、セキュリティ脅威、社会的危害をシミュレート

Meta: Llamaおよびその他のモデルのRed Teamingでバイアスと誤情報を表面化

金融サービス: 銀行がAI駆動の不正検出システムをRed Team

ヘルスケア: 企業が公平性とプライバシーコンプライアンスのために診断AIを調査

テクノロジー企業: プロンプトインジェクションとデータ漏洩のためにLLMをストレステスト

規制と業界のトレンド

規制圧力の増加: EU AI ActやUS Executive Ordersなどの法律が高リスクAIに対する敵対的テストを義務付け

自動化とツール化: スケーラブルな評価のための自動化およびhuman-in-the-loopフレームワークの使用増加

多様性と包括性: 文化や文脈を超えた未知のリスクを発見するための多様なRed Teamの重視

継続的Red Teaming: 定期的なものからAIライフサイクル全体を通じた継続的で統合されたRed Teamingへのシフト

業界協力: NIST AI Safety Instituteなどのコンソーシアムがプラクティスを標準化し、脅威インテリジェンスを共有

主要な用語

攻撃対象領域: AIシステムが悪用される可能性のあるすべての潜在的なポイント

敵対的事例: モデルエラーを引き起こすために意図的に設計された入力

プロンプトインジェクション: AIの安全対策をバイパスするための入力プロンプトの操作

データポイズニング: モデルの動作を損なうためのトレーニングデータの破損

モデル反転: デプロイされたモデルから機密トレーニングデータを抽出

ジェイルブレイク: 創造的なプロンプトを通じてAIの安全制約をバイパス

ハルシネーション: AIがもっともらしいが虚偽または裏付けのない情報を生成

参考文献

• Mindgard: What is AI Red Teaming?
• Mindgard: AI Security Platform
• Mindgard: Red Teaming Resources
• Mindgard: Penetration Testing vs Red Teaming
• Prompt Security: AI Red Teaming Ultimate Guide
• HackTheBox: AI Red Teaming Explained
• IBM Research: What is Red Teaming for Gen AI?
• Rootshell Security: AI Red Teaming
• Rootshell Security: Penetration Testing as a Service
• Rootshell Security: Vulnerability Scanning
• T3 Consultants: AI Red Teaming
• OpenAI: External Red Teaming PDF
• Anthropic: Red Teaming for AI Safety
• NIST: AI Risk Management Framework
• EU: Artificial Intelligence Act
• MITRE ATLAS
• OWASP: AI Security Project
• GitHub: AI Red Teaming Guide
• GitHub: Garak
• GitHub: PyRIT
• GitHub: Adversarial Robustness Toolbox
• GitHub: Foolbox
• GitHub: Meerkat
• IBM: AI Fairness 360