Meta Llama Firewallがプロンプト注入攻撃で突破される脆弱性が発覚

2025年07月13日

TrendyolのセキュリティチームがLlama Firewallの脆弱性を発見
プロンプト注入攻撃により安全対策が無効化される
CVE-2025-47812として正式に登録された深刻な脆弱性

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Llama Firewallの脆弱性発覚とその影響

Metaが開発したAIセキュリティシステム「Llama Firewall」において、プロンプト注入攻撃による突破が可能な脆弱性が発見されました[1]。この発見は、トルコの大手eコマース企業Trendyolのセキュリティチームによって行われ、AIシステムの安全性に対する重大な懸念を提起しています。研究者らは、攻撃者が巧妙に作成した入力を通じて、システムの安全対策を回避できることを実証しました[1]。

この脆弱性は、悪意のあるコンテンツの露出や安全でないコードの実行を可能にし、本来保護されるべきシステムが危険にさらされる状況を生み出します[3]。特に、プロダクション環境でのAIシステムの信頼性に関して深刻な問題を提起しており、企業のAI導入戦略に大きな影響を与える可能性があります。

この脆弱性の発見は、AI技術の急速な発展と安全性確保の間に存在するギャップを浮き彫りにしています。プロンプト注入攻撃は、まるで「魔法の呪文」のように、AIシステムに対して本来想定されていない動作を実行させる手法です。これは、人間が会話の中で相手を誤解させるのと似ており、AIが文脈を正しく理解できない弱点を突いた攻撃といえるでしょう。企業がAIを導入する際は、このような「言葉の罠」に対する防御策を十分に検討する必要があります。

CVE-2025-47812として正式登録された攻撃手法

今回発見された脆弱性は、CVE-2025-47812として正式に登録され、その深刻度が公式に認定されました[2]。この脆弱性は、Wing FTPサーバーの脆弱性と組み合わせることで、より複雑で危険な攻撃ベクターを形成する可能性があることも判明しています。研究者らは、このような多面的な攻撃手法が実際の環境でどのように悪用される可能性があるかを詳細に分析しています[2]。

セキュリティ評価の結果、Llama Guardシステムに対する複数のバイパス技術が文書化され、これらの技術により不正なアクセスやシステム操作が可能になることが確認されました[3]。この発見は、AIセキュリティシステムの設計における根本的な課題を示しており、単一の防御メカニズムに依存することの危険性を明確に示しています。

CVE番号の付与は、この脆弱性が業界全体で認識すべき重要な問題であることを意味します。これは、家の鍵に欠陥が見つかったときに、その鍵を使用している全ての家庭に警告を発するのと同じような意味合いを持ちます。特に注目すべきは、複数のシステムと組み合わせることで攻撃の威力が増大する点です。これは、セキュリティの世界でよく言われる「チェーンの最も弱い環」の概念を体現しており、一つの脆弱性が他のシステムの安全性をも脅かす可能性を示しています。

AI業界全体への波及効果と対策の必要性

この脆弱性の発見は、Meta社だけでなくAI業界全体に大きな影響を与えています[4]。OpenAIのブラウザ開発など、他の大手AI企業の動向と併せて報告されることで、AI技術の安全性に対する業界全体の関心が高まっています[5]。研究者らは、このような脆弱性の発見が、AI エージェントの操作に関する広範な懸念を浮き彫りにしていると指摘しています[4]。

プロンプト注入攻撃は、大規模言語モデル（LLM）システム全般に共通する脅威として認識されており、単一企業の問題を超えた業界横断的な課題となっています。この問題への対処には、技術的な改善だけでなく、業界標準の策定や規制当局との連携も必要とされています。

この問題は、AI技術の発展における「成長痛」のようなものと捉えることができます。新しい技術が普及する過程で、予期しない脆弱性が発見されることは珍しくありません。インターネットの初期においても、セキュリティの概念が後から追加されたように、AI技術においても安全性の確保は継続的な課題となっています。重要なのは、これらの発見を技術改善の機会として活用し、より堅牢なシステムを構築することです。企業は「完璧なセキュリティは存在しない」という前提のもと、継続的な監視と改善のプロセスを確立する必要があります。

まとめ

Meta Llama Firewallの脆弱性発覚は、AI技術の安全性確保における重要な転換点となりました。プロンプト注入攻撃による突破が実証されたことで、AIセキュリティシステムの設計と運用に対する根本的な見直しが求められています。この問題は単一企業の課題を超えて、AI業界全体が取り組むべき重要な課題として位置づけられており、技術的改善と業界標準の確立が急務となっています。