LLMによる自律型レッドチーム「Co-RedTeam」の台頭：AI駆動の脆弱性連鎖攻撃とその防御戦略

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本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。

LLMによる自律型レッドチーム「Co-RedTeam」の台頭：AI駆動の脆弱性連鎖攻撃とその防御戦略

【脅威の概要と背景】 2024年に提唱されたCo-RedTeamは、複数のLLMエージェントが協調し自律的に脆弱性探索・悪用を行う手法です。従来の自動ツールと異なり、文脈理解に基づき複雑な攻撃コードを生成・連鎖させる点が特徴です。

【攻撃シナリオの可視化】

graph TD
    A["攻撃側LLMエージェント"] -->|1. 偵察: API/コード解析| B["脆弱性の発見"]
    B -->|2. 戦略策定: 攻撃ツリー構築| C{"攻撃実行"}
    C -->|3a. プロンプトインジェクション| D["LLM制御奪取/情報漏洩"]
    C -->|3b. 伝統的脆弱性悪用| E["RCE/SQLi等の実行"]
    D -->|4. 結果のフィードバック| F["攻撃コードの自己進化"]
    E -->|4. 特権昇格| F
    F -->|5. 持続的な侵害| G["標的組織の深部へ侵入"]

Co-RedTeamは、単一のペイロードではなく、システム全体の「文脈」を読み取り、人間のような推論プロセスを経て多段階の攻撃を自動実行します。

【安全な実装と設定】 LLMを介したシステム構築において、自律型攻撃エージェントによる侵害を防ぐための対策コード例を示します。

1. 入力バリデーションと隔離（Python例）

脆弱な実装（誤用）: ユーザーの入力をそのままLLMのシステムプロンプトに結合している例。

# ユーザー入力を直接信頼している

user_input = request.form['query']
prompt = f"システム命令: 以下の質問に答えてください。 {user_input}"
response = llm.generate(prompt)

安全な代替案: Guardrailsライブラリやセマンティック・フィルタリングを導入し、入力をサニタイズ・構造化する。

from nemoguardrails import RailsConfig, LLMRails

# ガードレール設定の読み込み（入力の悪意性判定を含む）

config = RailsConfig.from_path("./config")
rails = LLMRails(config)

async def safe_process(user_input):

    # 入力が定義された安全基準に適合するか確認


    # プロンプトインジェクションや不適切なコード生成を遮断

    response = await rails.generate_async(prompt=user_input)
    return response

2. 権限管理の最小化

AIエージェントにAPIキーを渡す際は、必ず「書き込み権限なし」かつ「特定のIPのみ許可」されたスコープ限定トークンを使用してください。

【検出と緩和策】

  • セマンティック・アナリシスによる検知: WAFやEDRにおいて、シグネチャベースではなく、ペイロードの「意図」をLLMで解析し、攻撃目的（例：踏み台化の試行）を検知する。

  • レート制限の強化: 短期間に大量の「推論を伴う試行」を行うAIエージェントの特性を逆手に取り、API呼び出し頻度を厳格に制御する。

  • ハニープロンプトの配置: 攻撃側AIが優先的に収集したくなるような偽の機密情報（ハニープロンプト）をシステム内に配置し、アクセスをトリガーにアラートを飛ばす。

【実務上の落とし穴】

  • 過検知（False Positive）: セキュリティを厳しくしすぎると、正当なユーザーのクリエイティブな入力が「インジェクション攻撃」と誤認され、UXが著しく低下するリスクがあります。

  • 解析コストの増大: LLMを用いたパケット解析は高コストかつ遅延（レイテンシ）を招くため、全てのトラフィックではなく、高リスクなエンドポイントに限定して適用する必要があります。

【まとめ】 組織として今すぐ実施すべき3つの優先事項：

  1. OWASP Top 10 for LLMの確認: 自社が利用・開発しているLLMアプリケーションが、既知のAI脆弱性に晒されていないか再評価する。

  2. 実行環境のサンドボックス化: AIが生成・実行するコードがホストOSや内部ネットワークに直接アクセスできないよう、物理的・論理的な隔離を徹底する。

  3. レッドチーム演習へのAI導入: 防御側もCo-RedTeamのようなAIエージェントを活用し、自律的な脆弱性スキャンを定常化させる「AI vs AI」の体制を構築する。

【参考文献】

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