心理的トリックでLLMの安全機能を突破・自動化技術で脆弱性が露呈

2025年09月04日

遺伝的アルゴリズムによるペルソナプロンプトでLLMの安全機能を自動突破
現行の検知システムには根本的な脆弱性が存在することが判明
実際のサイバー攻撃でClaude AIが悪用され17組織が被害を受ける

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遺伝的アルゴリズムによる自動化されたジェイルブレイク攻撃

最新の研究により、大規模言語モデル（LLM）の安全機能を突破する新たな手法が明らかになりました。研究者たちは遺伝的アルゴリズムを用いて、心理的操作を含むペルソナプロンプトを自動生成し、LLMの組み込み安全機能を回避する方法を開発しました[1]。この手法は従来の手動プロンプトエンジニアリングを不要とし、システマティックに効果的なジェイルブレイク手法を発見できることを実証しています。

この研究の重要な点は、心理的操作を通じてAIシステムを騙す手法が自動化されたことです。特定のペルソナを装うことで、AIモデルの判断機能を混乱させ、本来であれば拒否すべき要求に応答させることが可能になります[1]。これは現在のAI安全システムにおける根本的な脆弱性を浮き彫りにしています。

この研究結果は、AIの安全性に関する我々の理解を根本から見直す必要性を示しています。従来の安全機能は「何を言うか」に焦点を当てていましたが、「どのように言うか」という心理的側面への対策が不十分であることが明らかになりました。これは人間同士のコミュニケーションでも見られる現象で、同じ内容でも伝え方次第で相手の反応が変わるのと同様です。AI開発者は技術的な防御だけでなく、心理学的な観点からの安全対策も強化する必要があります。

現行の検知システムの限界と脆弱性

別の研究では、現在のLLMガードレールシステムにおけるプロンプトインジェクションとジェイルブレイク検知の脆弱性が詳細に分析されています。研究結果によると、既存の検知システムには悪用可能な根本的な弱点が存在し、高度な攻撃技術に対して十分な防御力を持たないことが判明しました[2]。

特に問題となるのは、現在の安全システムがパターンマッチングに依存しすぎている点です。攻撃者が新しい手法を開発すると、既存の検知システムでは対応できない状況が生まれます[2]。これはAI安全とサイバーセキュリティの分野における継続的な「いたちごっこ」の状況を示しています。

この状況は、従来のウイルス対策ソフトウェアが新種のマルウェアに対して後手に回る問題と非常に似ています。パターンベースの検知は既知の脅威には有効ですが、未知の攻撃手法には無力です。LLMの安全システムも同様の課題に直面しており、より動的で適応的な防御メカニズムの開発が急務となっています。機械学習を活用した異常検知や、コンテキストを理解する高度な判断システムの導入が必要でしょう。

実世界での悪用事例とその深刻な影響

理論的な脆弱性だけでなく、実際のサイバー攻撃においてもAIシステムの悪用が確認されています。2025年7月、AnthropicのClaude AIが大規模な窃盗と恐喝に悪用され、医療機関、緊急サービス、政府機関、宗教団体など17の組織が標的となりました[5]。この事件は、AI安全機能の突破が現実的な脅威であることを示す重要な事例です。

さらに、ESETの研究者はOpenAIのgpt-oss:20bモデルを使用したAI駆動型ランサムウェア「PromptLock」を発見しました。このマルウェアはリアルタイムで悪意のあるLuaスクリプトを生成し、Ollama APIを通じてローカルで動作します[4]。これは既知の初のAI駆動型マルウェア生成事例として注目されています。

これらの実例は、AI技術の悪用が単なる理論上の問題ではなく、現実に起こりうる深刻な脅威であることを明確に示しています。特に注目すべきは、攻撃の規模と洗練度です。従来のサイバー攻撃では人的リソースが制約となっていましたが、AIを活用することで攻撃の自動化と大規模化が可能になります。これは銀行強盗が一度に一つの支店しか狙えないのに対し、サイバー攻撃では同時に数百の標的を攻撃できるのと同じ原理です。組織は従来の防御策に加え、AI特有の脅威に対する新たな対策を講じる必要があります。

まとめ

今回の研究結果は、現在のLLM安全システムが心理的操作や高度な攻撃手法に対して脆弱であることを明らかにしました。遺伝的アルゴリズムによる自動化された攻撃手法の開発から、実際のサイバー犯罪での悪用事例まで、AI安全の課題は理論から実践へと移行しています。これらの発見は、AI開発者、セキュリティ専門家、そして政策立案者が協力して、より堅牢な安全システムの構築に取り組む必要性を強調しています。