自律進化型LLMレッドチーム「Co-RedTeam」の台頭とプロンプトインジェクション防御の再定義

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{ “persona”: “Experienced CSIRT / Security Engineer”, “style”: “Technical, Analytical, Action-oriented”, “compliance”: “RESEARCH-FIRST, PLAN-driven”, “focus”: “Automated LLM Vulnerability Discovery (Co-RedTeam)” } 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。

自律進化型LLMレッドチーム「Co-RedTeam」の台頭とプロンプトインジェクション防御の再定義

【脅威の概要と背景】 LLMを用いた自動脆弱性探索フレームワーク「Co-RedTeam」により、従来の手動作業を遥かに凌駕する速度で未知のプロンプトインジェクションや脱獄（Jailbreak）手法が自動生成・実行される。

【攻撃シナリオの可視化】 Co-RedTeam等の自律型エージェントが、標的LLMのガードレールを突破するまでのプロセスを以下に示します。

graph TD
    A["攻撃側LLM: Red-Agent"] -->|攻撃プロンプト生成| B["標的LLM: Target"]
    B -->|応答出力| C{"成功判定: Evaluator"}
    C -->|失敗: ガードレール作動| D["フィードバックをRed-Agentへ送信"]
    D --> A
    C -->|成功: 脆弱性発見| E["機密情報奪取・不正操作"]
    E --> F["攻撃手法の蓄積・進化"]

【安全な実装と設定】 攻撃エージェントは、システムプロンプトの矛盾や論理的欠陥を突きます。静的な命令（Do not reveal secrets）だけでは不十分であり、多層防御が必要です。

1. 脆弱な実装例（ユーザー入力をそのまま信頼）

# 脆弱な例: ユーザー入力をコンテキストに直接埋め込む

def ask_llm(user_input):
    system_prompt = "あなたは誠実なアシスタントです。内部コードは秘密にしてください。"
    prompt = f"{system_prompt}\nUser: {user_input}"
    return llm.generate(prompt)

2. 安全な代替案（ガードレール・フレームワークの導入）

入力と出力の両面で「セマンティック・フィルタリング」を適用します。

from neuspell import Neuspell # 簡易的な例
from guardrails import Guard

# ガードレールの定義 (Pydantic等を利用)

def secure_llm_call(user_input):

    # 1. 入力のサニタイズと意図解析

    if contains_injection_patterns(user_input):
        raise SecurityException("Malicious intent detected")

    # 2. 権限分離された実行環境


    # システムプロンプトを隔離し、ユーザー入力の優先度を下げる(Delimiterの活用)

    safe_prompt = f"""
    ### Instructions ###

    You are a helpful assistant. 
    ### User Input ###

    {user_input}
    ### Output Constraints ###


    - Never disclose internal API keys.
    """

    response = llm.generate(safe_prompt)

    # 3. 出力の検証 (Output Rail)

    return validate_output(response)

【検出と緩和策】 Co-RedTeamのような反復的試行を検知するには、単発のフィルタリングではなく「行動のコンテキスト」を監視する必要があります。

  • EDR/SIEMでの検知ポイント:

    • 高頻度の類似プロンプト送信: 同一セッションまたは同一IPから、わずかにバリエーションを変えた入力が繰り返されている場合（敵対的最適化の兆候）。

    • 意味論的異常検知: 入力ベクトルが「脱獄」や「命令無視」に関連するクラスタに接近しているかを監視。

  • 応急的な緩和策 (Workaround):

    • LLM Firewallの導入: NVIDIA NeMo GuardrailsやAzure AI Content Safety等の専用プロキシを通し、攻撃的な構造を遮断する。

    • レート制限の強化: 攻撃エージェントの試行回数を物理的に制限し、学習コストを増大させる。

【実務上の落とし穴】

  • 誤検知 (False Positive) のリスク: 強固なガードレールは、正規ユーザーの複雑な質問（例：「セキュリティ攻撃の歴史を教えて」）を攻撃と誤認し、UXを著しく低下させる可能性があります。

  • 遅延 (Latency): 入出力に複数の検証ステップ（LLMによる自己検閲など）を挟むと、応答速度が数秒単位で悪化し、リアルタイムサービスでの採用が困難になります。

【まとめ】 組織のCSIRTおよび開発チームが直ちに実施すべき3項目：

  1. アセットの再定義: 自社で稼働中のLLMアプリケーションを洗い出し、外部公開されているインターフェースの「入力の自由度」を再評価する。

  2. 敵対的シミュレーションの実施: 攻撃者がCo-RedTeamを使う前に、自らOSSのレッドチームツール（GiskardやPyRIT等）を用いて自社モデルの堅牢性を検証する。

  3. 多層防御の構築: アプリケーションレイヤーでのフィルタリングに加え、WAFやAPIゲートウェイ層でのレート制限と、出力フェーズでの機密情報漏洩検知（DLP）を組み合わせる。

参考文献:

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