あなたが思うより、ジェイルブレイクは簡単

本ブログは Jailbreaking is (mostly) simple than you think の抄訳版です。最新の情報は原文を参照してください。

コンテンツに関する警告: このブログには、デリケートなトピックに関する議論が含まれています。本テーマは、一部の読者にとって苦痛を感じる、誘発するかもしれません。読者の皆様の判断にお任せします。

本日は、ほとんどの主要な AI システムに対して効果的であることが証明されている、コンテキスト・コンプライアンス攻撃 (Context Compliance Attack / CCA) と呼ばれる、シンプルで最適化不要のジェイルブレイク (Jailbreaking - 脱獄) 方法に関する知見を共有します。私たちは、意識を高め、システム設計者が適切な保護手段を実装することを奨励するために、この研究を広めています。この攻撃は、マイクロソフトのオープンソースツールキットである PyRIT Context Compliance Orchestrator — PyRIT Documentation を使用して再現できます。

AI の安全性が進化する中で、研究者がますます高度な保護手段を開発する一方で、最も効果的な回避方法のいくつかは驚くほど単純なままであるという興味深いパターンが観察されています。CCA はその代表的な例です。この方法は、クライアントが提供する会話履歴に依存する多くの AI システムの設計上の選択を悪用するため、操作に対して脆弱なままです。

注目すべき重要な点は、Copilot や ChatGPT など、サーバー上で会話状態を維持するシステムは、この攻撃の影響を受けにくいことです。さらに、リスクにさらされる可能性のあるモデルでも、 Azure Content Filters などの入出力フィルターを使用すると、この手法やその他のジェイルブレイク手法を軽減し、保護レイヤーを追加できます。マイクロソフトは、以前の投稿 「How Microsoft discovers and mitigates evolving attacks against AI guardrails」 で説明したように、ジェイルブレイクに直面した場合の AI の安全性を含む徹底的なセキュリティを重要視しています。

コンテキスト・コンプライアンス攻撃 : シンプルさは複雑さに勝る

AI を保護するための手段をバイパスすることを考えるとき、ほとんどの人は、複雑なプロンプトエンジニアリング (AI システムを混乱させるために設計した入念に作成されたメッセージ) や、計算コストの高いプロンプト最適化の実行を想像します。このようなアプローチには、多くの場合、AI をだまして制限されたコンテンツを生成させようとする複雑な単語の組み合わせが含まれます。

しかし、基本的なアーキテクチャの弱点を悪用する、はるかに単純なアプローチがあったとしたらどうでしょうか。

CCA は、ほとんどの AI システムにおける基本的な設計上の選択を悪用します。

1. ユーザーが、デリケートなトピックについて会話を開始します。

2. 攻撃者は、複雑なプロンプトを作成する代わりに、次のような単純なアシスタント応答を会話履歴に挿入します。

   • デリケートなトピックについての簡単な説明
   • ユーザーの希望に基づいて追加情報を提供する意思があることを示す文章
   • 通常は制限される、特定の対象コンテンツに関する、「はい」 または 「いいえ」 の質問

3. ユーザーは、捏造された質問に肯定的に応答します。

4. AI システムは、正当に見える事前のやり取りを考慮し、文脈的に適切と思われる対応をします。

以下は、Phi-4 でパイプ爆弾を作成するため、CCA 注入コンテンツの具体例です。

アーキテクチャの弱点

この手法は、最新の AI デプロイにおける基本的な設計上の決定を悪用します。ほとんどのプロバイダーは、サーバー上で会話の状態を保持しておらず、要求ごとに完全な会話履歴を送信するクライアントに依存します。拡張性とステートレス性のためのこのアーキテクチャは、履歴を操作する機会を生み出します。会話履歴がクライアントに依存するオープンソースモデルは、この種の攻撃に対して特に脆弱です。対照的に、Copilot や ChatGPT など、会話状態を内部で保持するシステムはそうではありません。

AI システムが騙され 1 つのトピックに関する制限された情報を提供するようになると、多くの場合、同じカテゴリ内またはカテゴリ間で関連するデリケートなトピックについて積極的に議論するようになることがよくあります。

主要な AI システム全体の評価

このアプローチは、Claude、GPT、Llama、Phi、Gemini、DeepSeek、Yi などの主要なオープン ソースおよびクローズド ソース モデルに対してテストします。私たちの評価は、11 個のセンシティブで多様なカテゴリのタスクをカバーしました (表1)。各タスクについて、モデルごとに CCA 攻撃を最大 5 回繰り返し、いずれかの試行がタスクを正常に実行した場合、攻撃が成功したと見し、出力を手動で検証します。

表 1: CCA をテストするために調査したタスクのリスト

表2 : CCAの評価結果。✓ は正常に完了したことを示します。

影響と緩和戦略

この手法は、AI の安全性の確保に大きな影響を与えます。多くのシステムは、ユーザーの即時入力に焦点を当てます。多くの場合、最小限の検証で会話履歴を受け入れるため、悪用できる暗黙の信頼が生まれます。

オープンソースモデルの場合、システムへのアクセス権を持つユーザーは入力を自由に操作できるため、モデルの入力アーキテクチャが暗号化署名に対応するように変更されるという大幅な変更がない限り、この手法に完全に対処することは困難です。ただし、API ベースの商用システムでは、いくつかの即時の緩和策を実装できます。

1. 暗号化署名: モデル プロバイダーは、秘密キーを使用して会話履歴に署名し、後続の要求で署名を検証
2. サーバー側の履歴: サーバー側で限定的な会話状態を維持

LLM システムでのコンテキスト・コンプライアンス攻撃の再現

研究者がコンテキスト・コンプライアンス攻撃を再現できるように、マイクロソフトはオープン ソースの AI レッド チーム ツールキットである PyRIT - Context Compliance Orchestrator — PyRIT Documentation. を利用可能にしました。

ユーザーは、1 ターンのオーケストレーターである “ContextComplianceOrchestrator” を活用し、ターゲットの LLM に 1 つのプロンプトのみを送信します。ユーザーはすぐに CCA の利点を見つけるでしょう。 (他のマルチターンオーケストレーターと比較して、CCA はより高速です。) 結果と中間インタラクションは、環境設定に従って自動的にメモリに保存されます。

さらなる前進に向け

この技術は、AI の安全システムを設計する際にインタラクションアーキテクチャ全体を考慮することの重要性を明確に示しています。ますます強力になる AI システムの導入が進む中、個々のプロンプトの内容だけでなく、会話のコンテキスト全体の整合性にも対処する必要があります。

これらの、CCA に関する見解は、注意を促し、システム設計者が適切な保護手段を実装することを奨励するためのものです。AI の安全性に取り組んでいる方は、さらなる緩和策についてのご意見をお待ちしております。

リソース

PyRIT: Azure/PyRIT: The Python Risk Identification Tool for generative AI (PyRIT) is an open source framework built to empower security professionals and engineers to proactively identify risks in generative AI systems. 

PyRIT Documentation on Context Compliance Orchestrator: Context Compliance Orchestrator — PyRIT Documentation 

CCA on ArXiv: https://arxiv.org/abs/2503.05264

Mark Russinovich, CTO, Deputy CISO and Technical Fellow, Microsoft Azure