Elastic Security LabsがLLMのリスク緩和と悪用防止のためのガイダンスをリリース

生成AIと大規模言語モデル（LLM）は、この1年半で幅広く導入が進み、可能な限り早い実装に向けて取り組んでいる企業も多く見られます。その結果、攻撃の対象となる領域が拡大する一方、開発者やセキュリティチームはこの新たなテクノロジーを安全に導入する方法について明確な指針をまだ確立できていません。Elastic Security Labsのチームでは、皆様の組織がそのような状況に対処できるよう支援するために、この新しい研究文書をまとめました。

この文書では、生成AIとLLMの安全性について考察し、LLMの実装を保護するために不可欠な情報をセキュリティチームに提供します。これには、リスクの詳細な説明と、攻撃に対処するためのベストプラクティスの提案が含まれます。LLMの初心者向けのインサイトから、OWASP Top Tenに関する詳細な説明まで含め、この文書では一般的な悪用手法への対策を検討・推奨しています。

Elastic Securityの脅威およびセキュリティインテリジェンス部門を率いるJake Kingは、このレポートについて次のように語っています。

Elasticによる検出ルールの最近の進歩と、最新の公式な研究調査を踏まえると、Elasticでリスクに関する理解が進んだのは、この新しい分野での何か月にも及ぶ研究を通して得られた専門知識によるものだと認識することが重要です。この知識は、今日の多くの環境に影響を与えるセキュリティリスクに対するElasticの深い理解を掛け合わせて、最新のレポートで公開されているだけでなく、Elasticの業務全体でも活用されています。

高レベルのリスクに関するElasticの視点と、従来の検出エンジニアリングの概念に対するElasticの重点の置き方に関するインサイトを組み合わせています。以下をはじめとするElastic Security Labsの多くの文書には、これらの考え方や他のさまざまな観点が反映されています。

• Elastic Advances LLM Security with Standardized Fields and Integrations（Elasticが標準化されたフィールドと統合によりLLMのセキュリティを強化）では、LLMのセキュリティを評価する際の手間を減らす統合ワークフローの作成について考察し、AWS Bedrockとの新しい統合について詳述しています

• Embedding Security in LLM Workflows: Elastic's Proactive Approach（LLMワークフローへのセキュリティの組み込み：Elasticのプロアクティブなアプローチ）では、ES|QLを使用して悪意のあるLLMアクティビティを検出する方法の提案と例を示し、プロキシベースのテレメトリソリューションを提示します

• Accelerating Elastic detection tradecraft with LLMs（LLMに関するElasticの検出ノウハウの早期確立）では、生成AIを使用して検出ワークフローを効率化するコンテキストに関するLLM研究への取り組みに焦点を当てています

これらの文書やElasticのブログで公開されている他の文書は、今後起こることに関して読者に情報とインスピレーションを提供し、準備を促すことを目的としています。

Elastic Security Labsは、Elasticのお客様に限らず、インテリジェンスのコミュニティ全体に向けて、セキュリティに関する重要な研究成果をタイムリーに提供することに専心しています。正規化と標準化を通して、この業界をあらゆる人にとってより安全なものにすること、それがまさに私たちがこの研究で意図していることです。

Elasticのお客様に向けては、検出ルールリポジトリを用意し、確実で迅速な監視を支援しています。これは現在、LLMの実装にも対応しています。これらのルールは、透過性を重視するElasticの方針に沿って、オープンに構築・維持されています。

さっそく脅威アクターへの対処を開始しましょう。無料のレポートを是非ご覧ください。