LLMのセキュリティ対策に関する費用対効果の研究を紹介します。
RAGシステムを業務に取り入れる企業が増えてきましたが、情報漏洩やプロンプトインジェクションといったセキュリティリスクへの対応は、後回しにされがちです。セキュリティ対策にはコストがかかるため、どの手段にどれほど投資すべきかを判断するのは簡単ではありません。
本記事では、3つのセキュリティ対策のうち、どれが最も費用対効果に優れていたのか、そしてその理由について、結果に基づいて詳しく見ていきます。
背景
LLMは、医療、金融、教育、法律、サイバーセキュリティなど、さまざまな分野で急速に導入が進んでいます。顧客対応の自動化、法的文書の作成支援、医療レポートの作成、ソフトウェア開発の効率化など、業務のさまざまな場面で活用が進んでいます。
一方で、こうした裏には、セキュリティや信頼性に関わる重大な課題が存在します。敵対的攻撃、プロンプトインジェクション、情報漏洩、モデルのバイアスといった脆弱性が指摘されており、LLMの安全性や信頼性に対して懸念があります。
プロンプトインジェクションとは、悪意あるユーザーが細工を施した入力を送ることで、モデルに本来想定されていない動作を引き起こさせる攻撃手法です。また、データ漏洩の問題も深刻です。モデルが学習に使ったデータに含まれていた個人情報や機密情報を、ユーザーの入力に応じて意図せず出力してしまうことがあります。こうしたリスクは、感情分析の誤判定や機密情報の漏洩、制約の回避（いわゆるジェイルブレイク）、事実と異なる内容の生成（ハルシネーション）、さらには差別的な表現の出力といった形で顕在化します。
このような問題に対応するため、さまざまな対策が提案されています。たとえば、ABAC（属性ベースのアクセス制御）によるシステム側の制御、NER（固有表現認識）を用いたコンテンツのフィルタリング、差分プライバシーを活用した情報漏洩の抑制といった技術が挙げられます。そのほかにも、入力の事前処理、敵対的な入力に対する耐性を高める訓練、攻撃の検知に使う補助的なモデル、レッドチーム演習、意図の分析など、さまざまな方法が研究されています。
ただし、ここで問題となるのが、これらの対策が実際にどれほど効果を発揮するのか、またその導入にどれほどのコストがかかるのかについて、十分な定量的データが存在していないという点です。そのため、企業の意思決定者にとっては、「どの対策に、どの程度の予算を割くべきか」という判断を下すための情報が不足しているのが現状です。
そこで本記事では、セキュリティ対策の投資対効果について取り上げます。
