今回のニュース内容は「GoogleがGeminiのプロンプトインジェクション攻撃に対する多層防御戦略を公開したというニュースについて、これは、大規模言語モデル（LLM）のセキュリティにおける重要な進展です。プロンプトインジェクション攻撃とは、悪意のある指示をLLMに送り込み、開発者の意図しない動作（機密情報の漏洩、不適切なコンテンツ生成など）を引き起こそうとするものです。」
出典：「Google、Gemini のプロンプトインジェクション攻撃に対する多層防御戦略を公開」
Google は、生成 AI モデル「Gemini」を悪意のある攻撃から保護するための、多層的なセキュリティ戦略の詳細を公開しました。この戦略は、特に「間接的なプロンプトインジェクション攻撃」と呼ばれる、巧妙な脅威への対策を強化するものです。
プロンプトインジェクション攻撃とは
プロンプトインジェクション攻撃とは、AI に悪意のある指示（プロンプト）を与えることで、情報を盗み出したり、意図しない操作を実行させたりするサイバー攻撃の一種です。特に「間接的」な攻撃では、メールやドキュメント、カレンダーの招待など、AI が読み込む外部データソース内に悪意のある指示が隠されています。ニュースサイトで見る：https://helentech.jp/news-68007/#index_id0
Googleは、この脅威に対処するために、以下のような多層的な防御戦略を導入しています。
- プロンプトインジェクションコンテンツ分類器 (Prompt injection content classifiers): 機械学習モデルを用いて、メールやファイルなどのさまざまな形式に含まれる悪意のあるプロンプトや指示を検出・フィルタリングします。
- セキュリティ思考強化 (Security thought reinforcement): プロンプトコンテンツの周囲にターゲットを絞ったセキュリティ指示を追加し、LLMがユーザーが指示したタスクを実行し、コンテンツに存在する可能性のある敵対的な指示を無視するように促します。
- マークダウンのサニタイズと疑わしいURLの編集 (Markdown sanitization and suspicious URL redaction): 不正なマークダウンや疑わしいURLを処理し、潜在的な脆弱性を排除します。
- ユーザー確認フレームワーク (User confirmation framework): 疑わしい操作や機密性の高い操作に対して、ユーザーに確認を求めることで、不正な行動を防ぎます。
- エンドユーザー向けセキュリティ対策通知 (End-user security mitigation notifications): セキュリティリスクが検出された場合に、ユーザーに警告を通知します。
- モデル強化 (Model Hardening): 実際の攻撃シナリオを含むデータセットでGeminiをファインチューニングすることで、モデル自体が悪意のある指示を認識し、無視する能力を高めています。
- 自動レッドチーミング (Automated Red Teaming – ART): 内部システムがGeminiに対する実際の攻撃をシミュレートし、脆弱性を継続的にテストすることで、防御策が新しい脅威に対応できるよう進化させています。
これらの対策は、Google DeepMindのセキュリティおよびプライバシー研究チームによって開発され、特にGemini 2.5モデルで強化されていると報告されています。これにより、Geminiを利用する際の安全性が全体として向上し、様々な攻撃手法に対する防御が強化されることが期待されています。
このニュースは、AIの安全な利用を進める上で非常に重要な一歩と言えるでしょう。
