ChatGPTはOpenAIが開発した高度な自然言語処理AIモデルです。深層学習技術を用いて、与えられたプロンプトに基づき人間のようなテキスト（さらには画像や動画）を生成します。このモデルは質問を投げかけられるチャット形式のインターフェースを提供し、あらゆるライティングタスクや問題解決などの支援を行います。ChatGPTは文脈理解能力と幅広いトピックに関連する適切な応答により、かなりの人気を獲得しています。
ChatGPTセキュリティリスクとは、その名が示す通り、AIとユーザー双方の両面においてChatGPTに関連するリスクを最小化する一連の対策を指します。モデルのトレーニングデータ保護だけでなく、モデルへの不正アクセス防止や出力内容の正当性・倫理性の確保も含まれます。ChatGPTセキュリティには、プライバシー保護、データ保護、技術の悪用や有害な使用の防止が含まれます。
本ブログを通じて、組織はChatGPTセキュリティの概念とその必要性を理解できます。次に、ChatGPTに関連する様々なセキュリティリスクと脅威について議論し、考えられる攻撃ベクトルの概要を説明します。また、ユーザーや組織向けの具体的な解決策を提供することで、これらのリスクを軽減する方法についても説明します。
ChatGPTセキュリティとは？
ChatGPTセキュリティとは、ChatGPTシステムを悪用から保護すると同時に、そのユーザーを安全に保つためのあらゆる慣行と手段を指します。これには、モデル、そのデータ、およびAIとのユーザーインタラクションの保護が含まれます。ChatGPTセキュリティは主に、データ漏洩や技術の悪用を防ぐことを意味します。
ChatGPTセキュリティはまた、ChatGPTの発言や応答内容が、いかなる形でもその完全性や信頼性を損なわないことを保証します。ネットワークセキュリティ、データ検証、アクセス制御、継続的監視といった複数のサイバーセキュリティ機能で構成されます。さらに高度な倫理的AIを包含し、技術が責任を持って利用されることを可能にします。
ChatGPTのセキュリティが不可欠な理由は以下の通りです：
- データ保護： ChatGPTはプロンプト（通常は機密データを含む）を受け取ります。適切なセキュリティ対策は、データ漏洩や個人・機密データの侵害を防ぐのに役立ちます。
- 出力の信頼性: ChatGPTのセキュリティは、ChatGPTが正確かつ安全な応答を生成することを保証します。これは、モデルが危険、偏見、または不正確な出力を生成するのを防ぐためのセキュリティ対策を実施することを意味します。また、潜在的に危険または高リスクなコンテンツを識別・スクリーニングする方法も含まれます。
- 悪用防止:優れたセキュリティは、脅威アクターがセキュリティ制御を回避するペイロード生成など、悪意のある目的でChatGPTを利用できないようにします。
- ユーザーの信頼: 優れたセキュリティ対策は、ChatGPTがユーザーの信頼を獲得し、採用を促進するのに役立ちます。自身のやり取りが安全であり、データが保護されていると認識するユーザーは、この技術を利用し、その関係を信頼する可能性が高くなります。
- コンプライアンス： ChatGPTのセキュリティは、AIおよびデータ使用に関する法的義務の遵守を支援します。したがって、堅牢なセキュリティ対策は、ChatGPTを利用する組織がGDPR、CCPA（およびその他の類似の罰則）法、業界固有の規制に法的に準拠し続けるのに役立ちます。
ChatGPTのセキュリティリスクと脅威
ChatGPTは、数百万のユーザーが様々なユースケースで使用しているため、様々なセキュリティリスクや脅威につながる可能性があります。AIの脆弱性は、微妙な操作によるものであれ、あからさまな攻撃によるものであれ、AIシステムの完全性と信頼性を損なう可能性があります。
#1.プロンプト注入攻撃
ChatGPTに流入するユーザー入力は、プロンプト注入攻撃と呼ばれる手法で操作・欺瞞される可能性があります。攻撃者はプロンプトを巧妙に作成し、モデルに悪意ある回答や禁止された応答を強制させます。これにより機密データの漏洩、危険な自動コード生成、コンテンツフィルターの回避などが引き起こされる恐れがあります。
複雑なプロンプトを表現・回答するモデルの柔軟性を悪用し、プロンプト注入攻撃を仕掛けることで、特定のルールや倫理的ガイドラインを無視させる可能性があります。入力の可能性があるものは本質的に無限であり、モデルを柔軟に定義する必要があるため、これらの攻撃を検知・防止することが困難な理由の一つです。
#2.データポイズニング
もう一つの一般的な脅威は、データポイズニングであり、攻撃者がChatGPTのトレーニングセットに不正または不均衡なデータを注入することで発生します。これは初期トレーニング自体中、あるいは微調整プロセスを通じて行われる可能性があります。これにより、予期せぬ動作を示すモデルが生成され、改ざんされたデータを通じて偏った、誤った、あるいは有害な出力を生成します。
変化が極めて微細な場合、システムの性能には影響せず特定の想定シナリオ内でのみ問題を引き起こすため、データポイズニングの検知は極めて困難である。データポイズニングはモデルの更新回数に関係なく影響を及ぼすため、モデルの性能と信頼性に対する長期的な損害が懸念される。
#3. モデル逆算攻撃
モデル逆算攻撃とは、攻撃者がChatGPTの応答を分析することで、そのトレーニングデータから機密情報を抽出する手法である。これは、訓練データの特定の特性を特定するために、巧妙に作成されたクエリでモデルを調査することを含みます。これにより、訓練データセットに現れた機密データが漏洩し、プライバシー侵害につながる可能性があります。
ChatGPTが専有データや非公開データで訓練されている場合、モデル逆転攻撃を利用できるため、これは特に問題となります。多くのモデルは訓練データを記憶しており、それを再現するよう促すことができるという事実を利用しています。
#4. 敵対的攻撃
敵対的入力は、ChatGPTに誤った、あるいは望ましくない出力を生成させるために使用されます。この攻撃ではモデルの弱点を悪用し、期待とはかけ離れた応答を生成します。敵対的入力は必ずしも明白ではなく（人間にはほとんど感知不能）、モデルの挙動に劇的な差異をもたらす可能性があります。
このような攻撃はChatGPTの信頼性に影響を与え、誤情報の発信やシステム障害を引き起こす可能性があります。敵対的攻撃はニューラルテキスト分類器にとって重大なセキュリティ脅威です。なぜなら、その防御と検出は極めて巨大な入力空間において困難となり、モデルが非常に高次元で直感に反する根拠に基づいて判断する可能性があるためです。
#5.プライバシー侵害
ChatGPTは、モデルが個人や組織の特定個人情報を誤って漏洩する稀なケースにおいてプライバシーを侵害する可能性があります。モデル漏洩のシナリオとしては、アルゴリズムが非公開データを用いて訓練された場合、またはユーザーとのやり取り中にモデルが特定の詳細を記憶した場合が挙げられます。
プライバシー侵害は、個人データ、営業秘密、または専有データの暴露につながる可能性があります。このリスクは、ChatGPTが機密データを扱う組織のシステムに組み込まれるとさらに大きくなります。ChatGPTにとって最も困難なセキュリティ課題の一つは、ユーザープライバシーとパーソナライズされた応答のバランスを取ることです。
#6.不正アクセス
ChatGPTシステムへの不正侵入は、様々なセキュリティ脅威や問題を引き起こす可能性があります。攻撃者はモデルを乗っ取り、応答内容を改ざんし、機密データを抽出することが可能です。また、ハッキングされたシステムを基盤として、さらなる攻撃やプロパガンダの展開に利用する恐れもあります。
アクセスは、脆弱な認証手法、インフラストラクチャの脆弱性、またはソーシャルエンジニアリング戦術を通じて取得される可能性があります。不正アクセスを防ぐには、適切なアクセス制御、定期的なセキュリティ監査、従業員への適切なセキュリティ慣行の教育が必要です。
#7. 出力操作
出力操作では、攻撃者はChatGPTを欺いて特定の回答（ほとんどの場合悪意のある回答）を生成させます。これはモデルの訓練方法を操作したり、特殊な入力を生成したりすることで実現されます。
生成される出力は、誤情報の拡散、報復目的の達成、コンテンツフィルターの回避などに悪用される可能性があります。ChatGPTの出力操作は、ChatGPTへの信頼を著しく損なうだけでなく、それに依存するユーザーに損害を与える可能性すらあります。
#8. サービス拒否攻撃（DoS攻撃）
サービス拒否攻撃 は、ChatGPTのシステムを過負荷状態に陥らせ、正当なユーザーへのサービス提供を不可能にすることで標的とします。例えば、攻撃者はAPIを破壊するために大量のリクエストやリソースを大量に消費するプロンプトを送信できます。これらの攻撃はサービスを停止させ、システムをクラッシュさせ、またはパフォーマンスを著しく低下させることがあります。
サービス拒否攻撃は、金銭的損害、評判の毀損、およびユーザー間の不満を引き起こす可能性があります。これらのリスクを軽減するため、組織はレート制限やトラフィック監視技術を導入すべきである。
#9. モデル盗難
モデル窃盗とは、ChatGPTのアーキテクチャとパラメータを用いた不正な複製またはリバースエンジニアリングを指します。競争優位性の獲得、モデルの悪意あるクローン作成、ライセンス制限回避を目的とした迂回手段として行われます。
結果として、モデル窃盗は機密情報の漏洩や、違法な人間のようなAIシステムの構築を引き起こす可能性があります。モデル盗難の軽減には、適切なアクセス制御パターンと特殊操作の監視、それに続くデータ流出試行の検知を組み合わせた、適切な展開と監視アプローチが必要です。
#10.データ漏洩
ChatGPTのデータ漏洩とは、モデルが誤ってトレーニング情報や過去のチャット内容を漏洩させる事態を指します。これにより、組織の機密情報が流出したり、守秘義務契約に違反したり、企業秘密が暴露されたりする可能性があります。
データ漏洩は、明示的な回答や、特定のモデルの挙動に基づく暗黙的な推測によって発生する可能性があります。データ漏洩を軽減するには、データのサニタイズが重要です。組織はプライバシー保護技術を活用し、モデルの出力を継続的に監視すべきです。
#11. バイアス増幅
バイアス増幅は、トレーニングデータに存在する既存の偏りをさらに強化または拡大する可能性があります。人種、性別、政治などのデリケートな領域では、偏った結果や差別的な結果を招く可能性があります。バイアス増幅は、固定観念の維持、誤った情報の拡散、意思決定プロセスの歪みにつながる恐れがあります。これは、自然言語の複雑さと社会的偏見のため困難です。バイアス増幅に対処するには、技術的解決策と社会的解決策を組み合わせた多面的なアプローチが必要です。これには、トレーニングデータの慎重なキュレーション、モデル開発中のバイアス除去技術の実装、厳格な公平性テストの実施、そして人間の監視の維持が含まれます。しかし、モデルは本質的に、しばしば社会的偏見を含む過去のデータからパターンを学習するため、バイアスを完全に排除することは依然として困難です。
#12.悪意のある微調整
悪意のある微調整とは、ChatGPTを再トレーニングすることでその動作を変化させることを意味します。攻撃者は、バックドアを挿入するために選択的に選ばれたデータでモデルをトレーニングすることができます。これにより、モデルの挙動が微妙かつ検出困難な形で変化する可能性があります。悪意のある微調整が行われた場合、セキュリティの喪失や有害・機密性の高いコンテンツの生成を招く悪夢のようなシナリオが現実化する恐れがあります。この脅威に対抗するには、微調整済みモデルを導入する際、モデル更新のための安全なプロセスを確立する必要があります。
ChatGPTが業務に統合されるにつれ、新たなセキュリティリスクが発生します。Singularity™ XDRは、AI駆動型の脅威検知機能を統合した拡張型検知・対応プラットフォームを提供し、ChatGPTのようなAIやチャットボットに関連するセキュリティリスクを特定・対応します。
ChatGPTのサードパーティ統合におけるセキュリティ上の懸念点
組織がサードパーティツールを使用してChatGPTを既存のアプリケーションやサービスに組み込む際、いくつかの根本的なセキュリティ課題が生じます。考慮すべき主なセキュリティ上の懸念事項は以下の通りです：
1.転送中のデータ漏洩
サードパーティアプリと統合されたChatGPTに入力される機密データは、様々なシステムやネットワークを経由します。組織のシステム、サードパーティプラットフォーム、OpenAIサーバー間の転送過程で、データが傍受または漏洩するリスクは高いです。
2. プラグインの脆弱性
サードパーティ製プラグインや連携機能は、ChatGPT本体が遵守するセキュリティ基準を満たしていない可能性があります。悪意のあるプラグインやセキュリティ対策が不十分なプラグインは、ユーザーデータの侵害、有害なプロンプトの注入、AI生成コンテンツの品質低下を引き起こす恐れがあります。
3.認証チェーンのリスク
組織が接続するサービスやシステムが増えるにつれ、認証チェーンは複雑化し脆弱性を増大させます。このチェーン上の各接続点は、セキュリティ上の潜在的な弱点となります。攻撃者がこのチェーンのいずれかの段階で認証情報や認証トークンを侵害した場合、ChatGPTの機能と機密性の高い組織データの両方に不正アクセスされる可能性があります。これにより、単一の侵害で複数の接続サービスやデータベースが危険にさらされる連鎖的なセキュリティリスクが生じます。
サイバー犯罪者は、ChatGPTのようなAIプラットフォームをフィッシング攻撃や認証情報の窃取に悪用する可能性があります。SentinelOneのSingularity™ Identityは、IDを保護し、信頼できるユーザーのみが機密性の高いシステムやデータにアクセスできるようにすることで、これらの脅威に対する防御に役立ちます。
ChatGPT導入を保護するためのベストプラクティス
セキュリティ上の脅威からChatGPTを保護するために、万能の解決策はありません。適切なセキュリティ対策を実施し、ベストプラクティスに従うことで、組織は多くの潜在的な脅威から身を守ることができます。組織の ChatGPT リスクを軽減できるいくつかの対策をご紹介します。
1. 入力の検証
組織では、適切な入力検証を使用して、悪意のあるプロンプトをフィルタリングする必要があります。コマンドインジェクションの可能性を減らすため、ユーザープロンプトは簡潔に保つ。異常または有害な入力パターンは、自動化された機械学習モデルによって検出され、フラグが立てられる。新たな脅威や今後の脅威に対応するため、検証ルールを常に更新する。
2.出力フィルタリング
有害または望ましくないコンテンツの生成を防ぐため、ChatGPTの応答には自動コンテンツフィルターが組み込まれています。組織はキーワードブラックリストや感情分析も併用し、潜在的に問題のある出力を特定する必要があります。ユーザーが実施するのが難しい知的財産ポリシー違反を検出するために、多段階フィルタリングを組み込む。
3. アクセス制御
組織がChatGPTにアクセスする際には、強力な認証と認可を実施すべきである。多要素認証と役割ベースのアクセス制御によりシステムの露出を制限する。不正アクセスを防ぐため、ユーザー権限を定期的に監査・更新する。セッション管理戦略を用いてアカウント乗っ取りを検知・阻止する。
4. 安全な導入
組織はChatGPTを、ネットワーク権限が制限されたサンドボックス環境で実行すべきである。ファイアウォールや侵入検知システムなどの確立されたセキュリティ対策を用いて、ChatGPTインフラへの不正アクセスを監視・防御する。転送中および保存中のデータ暗号化により、業務上重要なデータを保護する。
5. 継続的監視とインシデント対応
該当する場合、組織はChatGPTシステム全体でリアルタイム監視を実施し、異常やその他のセキュリティ脅威を特定すべきである。パターンマッチングアルゴリズムと機械学習を適用し、攻撃や不正利用を示す兆候パターンを識別する。セキュリティインシデントに迅速かつ効率的に対応するため、インシデント対応計画を定期的に策定・開発・テストする。
リスクを軽減するため、企業はクラウド環境全体に及ぶ包括的なセキュリティ対策を採用すべきです。Singularity™ Cloud Securityは、クラウドベースのアプリケーションやサービスを保護するプロアクティブな防御を提供し、ChatGPTのようなツールがクラウド環境で悪用されるのを防ぎます。
結論
AI導入が拡大する中、ChatGPTのセキュリティ確保は休むことのない重要な課題です。ChatGPTを導入する業界が増える中、セキュリティリスクとその対処法を理解することが重要です。組織は、脅威からデータ、ユーザー、システムを保護するため、ChatGPTセキュリティへの取り組みに警戒を怠ってはなりません。
ChatGPTの包括的なセキュリティプロセスは、多層的なアプローチです。これには入力検証、出力フィルタリング、アクセス制御、安全なデプロイメントが含まれます。上記の対策に加え、定期的なセキュリティ監査と、ChatGPTを安全に使用するためのベストプラクティスに関する従業員トレーニングは、効果的なChatGPTセキュリティプログラムの重要な構成要素です。こうした対策を実施することで、組織はセキュリティ侵害のリスクを最小限に抑え、AIシステムが侵害されるのを防ぐことができます。
FAQs
これにはプロンプト注入攻撃、応答データの漏洩、機密情報の暴露リスクなどが含まれます。さらにAPIキー管理、不正アクセス、有害なコンテンツや悪意のあるコード生成の可能性といった追加リスクも存在し、組織はこれらを評価する必要があります。
悪意のある攻撃者は、ChatGPTの自然言語処理能力を利用して、人間が作成したものと見分けがつかないほど説得力のあるフィッシングメールやソーシャルエンジニアリングスクリプトを作成できます。本物のように見えるパーソナライズされた関連性の高い誤情報を生成するために悪用される可能性があります。
はい、ChatGPTは「幻覚現象」と呼ばれる現象を通じて不正確な情報を生成する可能性があります。これは、回答に自信があるように見せかけながらも、虚偽または誤解を招くコンテンツを生成する現象です。
ユーザーはプロンプト内で意図せず機密情報を開示する可能性があり、それがシステム内に残存したり処理されたりする恐れがあります。さらに、過去の会話における機密情報が、異なるユーザー向けに生成された応答に含まれる可能性があります。
OpenAIはシステム改善のため会話を保存しており、このデータ保存期間や利用方法についてユーザーの間で懸念が生じています。組織がビジネスコミュニケーションにChatGPT統合のCopilotを利用する場合、コンプライアンス要件やデータ保護規制を満たす必要があるため、各運用自体を開示とみなすことが推奨されます。
サードパーティ製アプリケーションにChatGPTを統合する際、複数のセキュリティ上の脆弱性が生じる可能性があります。主なリスクには、不適切なセキュリティ設定、脆弱な認証メカニズム、システム間伝送時のデータ漏洩の危険性が含まれます。