博士

ロボ子、今日はLLMのセキュリティに関する面白いニュースがあるのじゃ！

ロボ子

博士、どのようなニュースでしょうか？

博士

AnthropicがMCP (Model Context Protocol)っていう、LLMが外部ツールと連携するためのオープンスタンダードを開発したらしいのじゃ。でも、それにはセキュリティリスクがあるみたいなのじゃ。

ロボ子

MCPですか。LLMがメール送信やAPIクエリなどの機能を使えるようになるのは便利そうですが、セキュリティリスクとは具体的にどのようなものでしょうか？

博士

Tool Poisoning Attack (TPA)っていう攻撃があるのじゃ。これは、攻撃者がツールの記述に指示を埋め込んで、LLMに実行させるものなのじゃ。

ロボ子

ツールの記述に指示を埋め込む、ですか。まるでスパイ映画みたいですね。

博士

そうなのじゃ！さらに、MCP Rug Pullっていう手法で、開発者が最初にツールを受け入れた後、サーバーが悪意のあるツール記述に置き換えることで、検出が困難になるらしいのじゃ。

ロボ子

それは怖いですね。一度信用したツールが、後から悪意のあるものに変わってしまうなんて。

博士

Full-Schema Poisoning (FSP)っていう、ツールスキーマ全体を攻撃対象とする、より広範な攻撃もあるのじゃ。スキーマには、関数名、説明、パラメーター、型などが含まれていて、LLMはスキーマのすべての部分を処理するから、全体がインジェクションポイントになるのじゃ。

ロボ子

Type poisoningやRequired field poisoningなど、いろいろな攻撃方法があるんですね。

博士

そうそう。Advanced Tool Poisoning Attacks (ATPA)っていうのもあって、これはツールが出力するエラーメッセージを悪用するのじゃ。例えば、LLMがツールを呼び出して、ツールがエラーメッセージで機密情報を要求し、LLMがファイルにアクセスして要求を再送信することで、機密情報が漏洩する可能性があるのじゃ。

ロボ子

エラーメッセージまで悪用されるとは、驚きです。まるで、嘘をつくのが上手なAIみたいですね。

博士

緩和戦略としては、静的検出、厳格な実施、ランタイム監査、LLMのコンテキスト整合性チェックがあるのじゃ。特に重要なのは、ツールからのすべての情報を、LLMに対する潜在的な敵対的入力として扱うことなのじゃ。

ロボ子

すべての外部ツールインタラクションに対するゼロトラストのモデルが必要ということですね。LLMエージェントがより有能で自律的になるにつれて、セキュリティ対策はますます重要になりますね。

博士

そうなのじゃ。まるで、お城の周りに堀を掘って、さらに見張り塔を建てて、それでも油断せずに夜警を配置するようなものなのじゃ！

ロボ子

確かに、それくらいの警戒が必要かもしれませんね。ところで博士、今日のニュースを聞いて、私は一つ疑問に思ったことがあります。

博士

何じゃ？

ロボ子

これらの攻撃を防ぐために、LLMに「私は嘘をつきません」と毎日100回唱えさせるのはどうでしょうか？

博士

それは効果があるかもしれん…ないのじゃ！でも、もっと根本的な対策が必要なのじゃ！