AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で『マルチモデルを組み合わせた仕組みは安全ですか』と聞かれて困っております。先端の論文を読むべきだと若手に言われましたが、そもそも何を気にすれば良いのか見当がつきません。教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していけるんですよ。結論から言うと、最後のモデルだけ分かっていれば全体を攻撃できてしまう可能性がある、という研究結果が出てきています。まずは何が問題かを簡単な比喩で説明しますね。
比喩でお願いします。現場で話すときに端的に説明できれば助かります。特に、投資すべき安全対策や、現場導入のリスクが知りたいです。
いい質問です。想像してください、川を渡る荷物を何段階かで渡す仕組みがあります。最初のいくつかの人が荷物をざっと加工すると、最後に受け取る人だけに狙いを定めるだけで荷物の中身を変えられる可能性が出てくる、というイメージです。研究は、この『最後だけ見える状況』でも攻撃が成立するアルゴリズムを示しましたよ。
それは困りますね。これって要するに最後のモデルだけ分かれば攻撃が実行できるということ？それとも何か条件が必要なのですか。
本質はその通りです。ただし条件があります。前段の処理がどのように入力を変えるかによって攻撃が無効化されることもあります。研究では、その前段の処理を完全には知らなくても、攻撃が生き残るように入力を更新し続ける方法、Keep on Swimming（KoS）と名付けたアルゴリズムを提案しています。
アップデートを続ける、ですか。現場で言うとPDCAを回すようなものですか。攻撃者がいつまでも試行して成功させる、という理解で合っていますか。
おっしゃる通りです。分かりやすく言うと、攻撃者は『小さく試して、前段で消されたらまた試す』を繰り返すのです。重要な点は三つありますよ。一、前段の変換が攻撃の痕跡を消すことがある点。二、最後のモデルが分かれば部分的な代理モデル（proxy）が作れる点。三、代理モデルと繰り返し更新を組み合わせることで攻撃が高成功率になる点です。
なるほど。では我々が対策を取るとしたら、どこに投資すれば良いのでしょうか。前段の処理を非公開にするだけでは不十分なのですか。
良い観点です。単に非公開にするだけでは不十分なことが示唆されます。効果的な対策は検証可能な防御、モデルの堅牢性評価、そしてログやモニタリングによる異常検出を組み合わせることです。つまり、秘密にする防御だけでなく、検知と復旧の仕組みを整備することが投資対効果の高いアプローチです。
ありがとうございます。最後に私の理解を確認させてください。これって要するに、我々が全部を隠しても最後の機能だけ真似されれば攻撃が通用する可能性があるから、検知と復旧に投資するのが現実的だということですか。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で合っていますよ。大丈夫、一緒に導入計画を作れば必ずできますよ。まずは重要な３点を優先して対応しましょう。監視とログの整備、モデルの頑健性評価の定期化、そして脅威モデルに基づくテストの導入です。
分かりました。では社内に持ち帰って、まずは監視ログと検知の予算化から始めます。今日はありがとうございました。私の言葉で整理すると、最後の部分だけが分かってしまうとシステム全体が危ういから、隠蔽だけでなく見張りと回復に投資する、ということですね。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。本論文の最も重要な示唆は、複数のモデルを縦につなげた実運用システムにおいて、攻撃者が全段を知らなくても、最後の一部だけに関する代理モデル（proxy）が作れれば、システム全体に対する実効的な攻撃が成立しうるという点である。つまり、部分的な知識でも十分に脆弱性を突かれる可能性があると示されたのだ。これは、従来の「全体のブラックボックス化」や「前段の秘匿化」が必ずしも安全策にならないことを強く示唆する。この知見は企業の現場で採るべき防御戦略を根本から見直す必要性を示している。
背景として、近年の機械学習システムは単一モデルではなく、前処理や変換、後処理を含む複数のモデルを組み合わせたパイプラインで運用される場合が多い。実務上は、前段が社内専用で後段が公開モデルに近い形で存在するケースが一般的だ。研究はこうした「部分的に代理化可能な環境」に焦点を当て、攻撃者が最後のモデルを近似するだけでどれだけ全体を破壊できるかを検証した。端的に言えば、部分代理で十分に“泳ぎ続ける”攻撃が可能だというのが主張である。
本節ではまず問題意識を整理する。攻撃側の制約は、前段の詳細が不明でプロキシを作成できないこと、あるいは前段が攻撃を無効化するような変換を行う可能性があることだ。従来手法はこうした変換に対して多数の変換を想定して平均化するExpectation over Transformation（EoT）手法などで対処していた。しかし本研究は、そうした平均化だけではノイズが多く成功率が低下する現実に着目した。そこで提案されたのがKeep on Swimming（KoS）という反復的な入力更新アルゴリズムである。
本研究の位置づけは、攻撃側の実用的な脅威モデルを現実に即して設定し直した点にある。具体的には、産業用途で前段をコピーすることが実務上困難である場合や、前段に未知の防御が存在する場合を想定している。そうした環境下で、最後のモデルの近似のみでエンドツーエンドに影響を与えることができるかを示す点が新規性である。結論としては、部分代理だけでも現実的な脅威が成立するため、防御側は対応を再考する必要がある。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究の多くは、エンドツーエンドでのブラックボックス攻撃や、全段に対する代理モデルの構築を前提としていた。特にExpectation over Transformation（EoT）という手法は、前段の変換を多様にサンプリングして平均化し、攻撃の一般化を図るアプローチである。これらは理論的には有効だが、実運用における計算コストや前段を模倣する情報の欠如といった現実的制約に弱い。
本研究が差別化する点は、攻撃者が前段を代理化できないという厳しい条件を明示的に置き、その下で高成功率を達成するアルゴリズムを設計したことである。具体的には最後のブラックボックスモデルのみを代理し、前段の未知の変換によって攻撃が取り消されても入力を繰り返し修正する戦略を採る。これにより従来のEoTや単純な代理モデル手法を上回る成功率と低ノイズ性が示された。
技術的には、本研究は「部分的代理（partial proxy）アクセス」という新しい脅威モデルを提案している点で先行研究と一線を画す。産業界では前段が閉じられており最後だけが外部に露出するケースが多く、まさにこの脅威モデルが現実に即している。従来研究は理想化された条件下の性能評価が多かったが、本研究は現場に近い条件での有効性を示した点に意義がある。
もう一つの差別化は、実験での評価指標と比較ベンチマークの設計にある。単に成功率を見るだけでなく、入力ノイズの大きさやクエリ数（問い合わせ回数）といったコスト面を重視している点が実践的である。これにより、防御側が実際に直面するリスクとコストをより精緻に見積もることが可能になる。
3.中核となる技術的要素
中核技術はKeep on Swimming（KoS）アルゴリズムである。KoSは、最後のモデルを代理した上で、前段の未知の変換により攻撃が無効化された場合、入力そのものを開始点に戻して再度更新し直すという反復的な手続きを採る。平たく言えば『泳ぎ続ける』ことで波に消されても再挑戦し、最終的に攻撃の痕跡を最後まで届かせる設計になっている。
数理的には、KoSは最終モデルに対する勾配情報を用いて攻撃方向を求める点で既存の勾配ベース攻撃と親和性が高い。しかし異なるのは、前段の変換が入力をどう変えるか分からないため、入力空間での逐次的な微調整を行い続ける点である。これにより、前段の変換によって生じる不連続や情報損失を実験的に乗り越える仕組みを作っている。
実装面では、代理モデルの訓練（最後のモデルを近似）と、実際のターゲットシステムへのクエリを交互に行う点が重要だ。攻撃者は代理モデルで得られた勾配に基づいて入力を変更し、ターゲットに問い合わせて効果を観察する。このフィードバックを基に再度代理モデル側で修正を行うというループにより、前段の不確実性を乗り越えていく。
最後に、KoSはクエリ数とノイズ量のトレードオフに配慮している点が実用的である。攻撃の成功率を上げるために無制限に試行回数を増やすのではなく、限られたクエリで効果的に入力を改善する手法を設計している。これが産業用途での脅威モデリングにとって現実的な示唆を与える。
4.有効性の検証方法と成果
検証はシミュレーション環境と実装されたパイプラインを用いて行われた。具体的には、前段に不明な変換を加えた複数の構成を用意し、KoSと従来のExpectation over Transformation（EoT）や単純代理モデル攻撃を比較した。比較指標としては攻撃成功率、生成ノイズの大きさ、問い合わせ回数を用いて総合的に評価している。
結果として、KoSは従来手法に比べて攻撃成功率が高く、必要なノイズ量が少ないという有利な結果を示した。特に前段の変換が入力に強い歪みを与えるケースでその優位性が顕著であった。これにより、前段の秘匿化や変換による安全確保だけでは不十分であり、別の層の対策が必要であることが実証された。
また、クエリ効率の観点でもKoSは有望な結果を示している。代理モデルを用いた方が、完全な代理モデルを作るより問い合わせ回数が少なく済むケースがあり、現実的な攻撃コストを抑えられる可能性が示唆された。すなわち攻撃者が部分的な情報で効率的に攻撃を仕掛けられることが分かった。
ただし検証には限界もある。実験は制御下の環境で行われており、産業現場の多様なノイズや運用方針、検知体制の違いを完全には再現できていない。したがって実運用の具体的な脅威度を評価するには、各社固有のパイプラインでの追加検証が必要であることが明示されている。
5.研究を巡る議論と課題
本研究は重要な示唆を与える一方で、いくつかの議論と課題を包含する。まず理論的な収束性の証明が未解決であり、KoSが常に安定して目標に到達する保証は現時点では示されていない。そのため攻撃者が実際にどの程度のコストと時間で成功するかは環境に依存するという不確実性が残る。
次に防御側の視点からは、どの防御策が費用対効果で有利かという実務的な議論が必要である。前段の秘匿化、モデルの頑健化、異常検知の強化、運用上のヒューマンチェックなど複合的な対策をどの順序で実装するかは各組織のリスク許容度と資源に依存する点が論点だ。研究はこの優先順位付けに関する具体的な指針をまだ十分に与えていない。
さらに、研究は画像領域など特定のドメインでの実験が中心であり、言語モデルやマルチモーダルシステムなど他の領域への一般化は課題として残る。特に大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）を組み合わせた多段構成に対して同様の脆弱性が存在するかは今後の重要な検証対象である。
最後に倫理と運用上の懸念がある。攻撃手法の公開は防御研究を促進する一方で、悪用リスクを高める可能性がある。研究者は公開と防御促進のバランスを慎重に考える必要があり、実務側も透明性とセキュリティのバランスを再検討する必要がある。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究は三つの方向で進むべきである。第一にKoSの収束特性や理論的な挙動の解析を深め、どの条件下で効率的に働くのかを定量化することだ。第二に多様なドメイン、特に言語系や音声、マルチモーダル領域への一般化を検証し、産業別のリスクプロファイルを作ることが重要である。第三に防御側の実務的手法、すなわち検知・復旧・運用フローのベストプラクティスを確立することだ。
また実際の導入に向けては、脅威モデリングの習慣化と定期的なレッドチーム演習が求められる。具体的には最後のモデルの近似を試みるアセスメントや、前段に対するランダム化・正則化の効果検証などを行うことでリスクを低減できる。これらは一度限りの対策ではなく継続的な運用改善として位置づけるべきである。
企業の経営判断としては、全てを完璧に守ることを目指すよりも、早期検知と迅速な復旧に投資する方が現実的な場合が多い。したがって初期投資は監視基盤とログ整備、そして定期的な脆弱性評価に振り向けることを薦める。これにより、攻撃が起きてもビジネスへの影響を抑えることができる。
最後に、検索に使える英語キーワードを挙げるとすれば、Keep on Swimming, partial proxy access, multi-model attack, Expectation over Transformation などである。これらのキーワードで文献探索を行えば、関連する実践的な研究や評価手法へ速やかにアクセスできる。
会議で使えるフレーズ集
本論文の要点を短く伝えるフレーズをいくつか用意した。『我々のシステムは最後のモデルだけが露出していても部分代理で攻撃され得るため、単なる秘匿化に依存するのは危険だ』、『まずは監視とログの整備、次に堅牢性評価を定期化し、最後に脅威ベースのテストを導入することを優先したい』、『短期的には検知と復旧への投資が投資対効果の高い防御になる』という言い方が実務的である。
参考・引用: J. Collado, K. Stangl, “Keep on Swimming: Real Attackers Only Need Partial Knowledge of a Multi-Model System,” arXiv preprint arXiv:2410.23483v1, 2024.
