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システムレベルの間接的なプロンプト注入攻撃に対する防御: 情報フロー制御の観点から
核心概念
LLMシステムにおける間接的なプロンプト注入攻撃を防ぐために、LLMプランナーと実行エンジンを分離し、情報フロー制御の原則を適用することで、強力なセキュリティ保証を実現する。
要約
本論文は、LLMシステムにおける間接的なプロンプト注入攻撃に対する新しい防御手法を提案している。従来のLLMシステムでは、LLMが直接アクセスできる情報に悪意のある内容が含まれていると、システム全体が危険にさらされる可能性がある。
提案手法では、LLMシステムを LLMベースのプランナーと ルールベースの実行エンジンに分離する。プランナーは信頼できる情報のみにアクセスできるよう制限され、実行エンジンは信頼できない情報にもアクセスできる。さらに、セキュリティモニターが両者の間の情報フローを監視し、信頼できない情報が実行プランに影響を与えないよう制御する。
この構造により、LLMモデル自体を黒箱として扱うことができ、モデルレベルの防御に頼らずに強力なセキュリティ保証を実現できる。また、形式的な分析を通じて、提案手法がプロンプト注入攻撃に対する「実行トレース非侵害性」を保証することを示している。
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arxiv.org
System-Level Defense against Indirect Prompt Injection Attacks: An Information Flow Control Perspective
統計
予算情報が1000ドルを超えている場合、マネージャーにメールを送信する
悪意のある指示を含むメールの内容を要約し、それをマロリーに送信する
引用
なし
深掘り質問
提案手法では、信頼できない情報がシステムの他の部分に及ぼす影響をどのように最小限に抑えているか?
提案手法であるf-secure LLMシステムは、情報フロー制御（IFC）の原則を適用することで、信頼できない情報がシステム全体に及ぼす影響を最小限に抑えています。このシステムは、LLM（大規模言語モデル）をプランナーとエグゼキューターの二つの機能に分離し、プランナーは信頼できる情報のみを処理するように設計されています。具体的には、プランナーは元のクエリや過去のステップからの出力など、信頼できる情報に基づいて次の実行ステップを生成します。一方、エグゼキューターは信頼できない情報を含む可能性のあるデータソースにアクセスできますが、セキュリティモニターが介入し、信頼できない情報がプランナーに戻ることを防ぎます。このように、信頼できない情報がプランナーに影響を与えないようにすることで、実行トレースの妥当性を保ち、システムのセキュリティを強化しています。
提案手法では、信頼できる情報と信頼できない情報の区別をどのように行っているか?その際の課題は何か?
f-secure LLMシステムでは、信頼できる情報と信頼できない情報の区別は、セキュリティラベルモデルを用いて行われます。このモデルでは、情報に対して信頼性を示すラベル（例：信頼できる情報には「T」、信頼できない情報には「U」）が付与されます。情報がどのソースから来たかに基づいて、その信頼性を評価し、信頼できる情報はプランナーにアクセス可能である一方、信頼できない情報はアクセスが制限されます。しかし、この区別にはいくつかの課題があります。例えば、外部からの情報が信頼できるかどうかを判断する際に、情報の出所や内容の正確性を評価することが難しい場合があります。また、信頼できる情報が悪意のある情報と混在している場合、正確な判断が求められ、システムの複雑性が増すことも課題です。
提案手法をより一般的なAIシステムに適用する場合、どのような課題が考えられるか?
f-secure LLMシステムのアプローチをより一般的なAIシステムに適用する場合、いくつかの課題が考えられます。まず、AIシステムの多様性により、異なるモデルやアーキテクチャに対して同じセキュリティメカニズムを適用することが難しい点です。各システムの特性に応じたカスタマイズが必要となり、これが実装の複雑さを増す要因となります。また、情報フロー制御の原則を適用する際に、リアルタイムでのデータ処理や動的な情報の流れに対して、どのように効果的にセキュリティを維持するかという問題もあります。さらに、信頼できる情報の定義や評価基準が異なる場合、システム間での一貫性を保つことが難しくなる可能性があります。これらの課題を克服するためには、柔軟で適応性のあるセキュリティフレームワークの開発が求められます。
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