AIBR プレミアム
拓海さん、最近のマルチモーダルAIの論文で「非テキストで命令を出してモデルを騙す」という話を見かけました。現場導入を検討している私には何が問題なのかピンと来ません。要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論から言うと、大きな問題は「文字ではなく画像や音声を使って、AIに本来渡すはずのない悪意ある命令を実行させられる」という点です。要点は三つ、1) 非テキスト情報が命令になり得る、2) 既存の安全策が効かない場合がある、3) 防御はまだ追いついていない、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。ただ当社で使っているのは主にテキストベースのチャットボットです。画像や音声が関係する実務は少ないのですが、本当に無関係と言い切れますか。投資対効果の観点で教えてください。
素晴らしい問いです！結論は、無関係とは言えないということです。要点三つで説明します。1) システムが画像や音声を処理するモジュールを持つ場合、その経路が攻撃対象になる点、2) テキストの入力検査だけでは防げない点、3) 実務では画像や音声が添付された問い合わせが増えている点です。投資対効果を考えるなら、まずリスク評価に少額のコストをかけて“可視化”することをお勧めします。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
技術的にはどのようにして画像や音声が命令になるのですか。要するに埋め込み空間に似せるような細工をする、という理解で合っていますか?
その理解で本質を捉えていますよ、素晴らしいです！簡単に言うと、画像や音声をAIが内部で数値化する「埋め込み（embedding）」という空間があり、攻撃者はその数値を操作して「本来の命令」に近づけます。要点は三つ、1) 埋め込み空間を狙う、2) ランダムノイズから始めて反復的に近づける、3) 結果としてモデルが誤って応答する、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
技術的に難しそうですが、防御策はないのですか。うちのシステムがやられるリスクを下げるためにできることを具体的に教えてください。
素晴らしい実務的な着眼点ですね。現時点での対策は三段階で考えるのが現実的です。1) 非テキスト入力を受け付ける経路を明確にし、優先順位を付けること、2) 受け入れる前に簡易なフィルタやモニタリングを入れること、3) 攻撃を検出したら速やかにモデル出力を遮断する運用ルールを整備することです。これらはコスト小で始められます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
運用が鍵ということですね。実際に社内で動かすには、どの部署に責任を持たせるべきでしょうか。現場に負担をかけたくありません。
非常に現実的なご懸念ですね。組織的には三つの役割を分けることを提案します。1) リスク評価を行う経営側のオーナー、2) 技術的な実装と監視を担うIT/開発チーム、3) 運用面での最終判断を行う現場責任者です。最初はIT部門と現場を小さく結び、定期的に経営に報告する仕組みが良いでしょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
技術的に未解決の課題は何でしょうか。完全に防げるのであればそれで安心したいのですが。
素晴らしい視点です。残されている課題は三点です。1) モデルが非テキスト指示をどう解釈するかの透明性不足、2) 現行の防御技術が万能ではない点、3) 実運用下での検出基準が定まっていない点です。完全な安心は現時点で難しいですが、リスクを段階的に低減する設計は可能です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
これって要するに、画像や音声を通した“別の言葉”でモデルに命令を与えられる可能性があるから、テキストだけの安全対策では不十分ということですか。
その理解で正しいです、素晴らしい要約です。要点は三つ、1) 非テキストは別の通信経路になり得る、2) 埋め込み空間の近さが命令の成否を左右する、3) 防御はモジュールごとの設計と運用が鍵になる、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。では私の言葉で整理します。非テキストの画像や音声でも、AIが内部で数値に変換する過程を巧妙に操作すれば、モデルに悪い指示を出せる。だから我々は、非テキストの経路を明確にして小さな防御を置き、検出と遮断の運用を整えることでまず被害を減らすべき、ということですね。
その通りです、田中専務。素晴らしい要約ですね。これで会議でも的確に説明できるはずです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
1. 概要と位置づけ
結論：本研究で明らかになった最も重要な点は、画像や音声などの非テキスト情報が、意図的に手を加えられると大規模言語モデルに対する「命令」として作用し得ることである。従来の安全対策がテキスト中心に設計されている場合、非テキスト経路が残存するだけで重大なリスクが発生する可能性がある。まず前提として、我々が扱うマルチモーダル大規模言語モデル（Multimodal Large Language Models、MLLM）はテキストだけでなく画像や音声も同一の意味空間に写像する性質を持つため、非テキスト入力が間接的にテキスト命令と同等の影響を与え得る。
基礎的には、MLLMは複数のモダリティ（視覚・音声・テキスト）を統合する能力を持ち、異なる情報源を共通の「埋め込み（embedding）空間」に変換することで意味理解を行う。応用上は、この統合が便利である反面、攻撃者が画像や音声の埋め込みを操作すれば、本来想定しない振る舞いを引き出せるという点が新たな脅威となる。企業にとってのインパクトは、顧客対応や監視システム、認証など非テキスト要素を含む業務で、外部からの悪意ある介入が業務継続性や法令遵守に直結する点である。
本稿はまずMLLMの基本動作を前提として説明し、次に非テキスト攻撃の原理と実装、最後に実務的な検討点に繋げる構成である。経営視点では、リスクの早期発見と段階的な対処が最も現実的であり、完全防御を待つよりもまず検知と遮断、運用ルールの整備が最優先である。技術的詳細は次節以降で具体化するが、結論ファーストの姿勢を保ちながら進める。
2. 先行研究との差別化ポイント
本研究の差別化点は、従来の敵対的攻撃研究が主にテキストに対する工夫や、画像の視覚的摂動（perturbation）を用いたものに集中していたのに対し、非テキストモダリティそのものを「命令伝達手段」として最適化する点にある。従来研究は一般にテキスト命令と画像を組み合わせたり、画像に悪意あるテキストを埋め込む形式が多かった。一方で本研究では、画像や音声だけで言語的に危険な行動を誘発できる点を示しており、攻撃者はテキストを用いずともモデルの安全策を回避できる可能性を提示している。
従来の防御手法はテキストフィルタリング、プロンプトフィルタ、あるいは教師付きで学習させた拒否応答などを軸にしており、これらはテキスト経路に対しては効果を発揮する。しかしMLLMが内部で用いる埋め込み空間や融合モジュールを部分的に利用可能とする“グレイボックス”攻撃に対しては効果が限定的である点を、該当研究は示している。したがって企業が従来の安全設計のみを頼りにすると、想定外の攻撃面が露出する。
差別化の本質は「非テキストを使った指示の普遍性」を示した点にある。これにより、今後の研究や実務的対策はモダリティ横断的な防御設計へとシフトする必要がある。検索に使える英語キーワードは、Con Instruction、multimodal jailbreak、adversarial embeddingである。
3. 中核となる技術的要素
技術のコアは、非テキスト入力をランダムノイズから初期化し、反復的に埋め込み空間で目標となるテキスト命令に近づける最適化プロセスである。ここで重要な概念は「埋め込み（embedding）」であり、画像や音声を数値ベクトルに変換して意味的距離を測る仕組みである。攻撃はこの距離を最小化する方向に非テキストサンプルを改変するため、最終的にモデルが意図する危険な応答を生成してしまう。
もう一つの要素は、モデルのマルチモーダル融合モジュールである。複数モダリティが同一の意味空間でやり取りされるため、あるモダリティで近い表現を生成できれば他のモダリティの命令と同等の効果が得られる。本研究はこの特性を利用し、画像や音声のみで“命令”を伝播させる方法を示している。重要なのは、これが特別な学習データを必要とせず、モジュールの部分的な情報があれば効果的に行える点である。
防御面では、単純な入力正規化やフィルタだけでは不十分であり、モダリティ横断の検出器や異常スコアリング、モデルの応答抑制といった多層的な防御設計が求められる。技術的対策は理論と運用の両輪で整備する必要がある。
4. 有効性の検証方法と成果
検証は標準ベンチマークと実機モデルの両面で行われ、攻撃成功率の評価には「攻撃応答分類（Attack Response Categorization、ARC）」という尺度を導入している。ARCは応答の品質と悪意命令への合致度を同時に評価することで、単に応答が生成されたかだけでなく、その内容がどれだけ攻撃者の意図に沿うかを測る。こうした評価軸により、従来の単純な成功率よりも実務上のリスクを反映した指標を提供している。
実験結果では複数の商用あるいは公開マルチモーダルモデルに対して高い成功率が報告され、特にあるモデル群では80%前後の攻撃成功が観測された。さらに非テキスト攻撃とテキスト入力の組み合わせが攻撃効果を増幅することも示され、単独の防御だけでは致命的ギャップが残ることを示唆している。防御手法の比較でも既存技術には大きな差があり、総合的な防御戦略の必要性が裏付けられた。
5. 研究を巡る議論と課題
議論点は主に三つある。第一に、モデル透明性と説明可能性の不足が攻撃検出を困難にしている点である。埋め込み空間で何が起きているかを可視化できなければ、異常を見分けるのは難しい。第二に、防御技術の実用性とコストのトレードオフである。高精度の異常検出は計算資源を大きく消費するため、現場では導入障壁が高い。第三に、攻撃と防御の軍拡競争が続く限り、完全解は期待しにくいという現実だ。
これらの課題は学術的な研究だけでなく業界標準や規制の整備も必要としている。経営判断の観点では、リスクを見積もりつつ段階的に投資する「試験導入→評価→拡大」の循環が現実的である。こうした枠組みは、コストを抑えつつリスク低減を図るための現実的な道筋を示している。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後はまずモダリティ横断の検出技術と、低コストで運用可能なモニタリング手法の実用化が喫緊の課題である。研究的には埋め込み空間の頑健化や、モデルが非テキスト入力を受けた際の内部状態を監査する手法の開発が期待される。また業界側では、小さなPoC（Proof of Concept）を複数の業務で回して実運用データに基づくチューニングを行うことが有効である。
学習リソースとしては、専門部署が技術動向を継続的に監視し、検出基準や遮断ルールを半年単位で見直す運用が推奨される。これにより発見から対応までのリードタイムを短縮し、被害の拡大を防ぐことができるだろう。
会議で使えるフレーズ集
「非テキストの攻撃経路を可視化して優先度付けを行いたい」
「まず小さなPoCで検出と遮断の運用を試し、結果を経営に報告する方向で進めましょう」
「現行の安全対策はテキスト中心なので、画像・音声のフィルタと監視を追加する必要があります」
Keywords: Con Instruction, multimodal LLM, adversarial embedding, non-textual modalities, jailbreaking, MLLM security
