投稿者 global-ai-media 
生成AIの業務実装が加速する一方で、従来のサイバーセキュリティ対策では防ぎきれないLLM特有の脆弱性が顕在化しています。本記事では、攻撃者がどのようにして「トークン化」や「埋め込みベクトル」といったLLMの内部構造を悪用するのか、そのメカニズムを解説し、日本企業が取るべき防御策とリスク管理の要点を考察します。
LLMの「思考」をジャックする攻撃の台頭
日本国内でも、カスタマーサポートの自動化や社内ナレッジ検索など、大規模言語モデル（LLM）の実装が急速に進んでいます。しかし、多くの企業においてセキュリティ対策は、従来のWebアプリケーションに対するもの（WAFやアクセス制御など）に留まっているのが現状です。
最新のセキュリティ研究（SentinelOneのレポート等）が示唆するのは、攻撃者がLLMの「言葉の理解の仕方」そのものを逆手に取っているという事実です。プロンプトインジェクション（意図的に不正な命令を入力し、モデルの挙動を操作する手法）などの攻撃は、単なる「言葉遊び」ではなく、LLMがテキストを処理するプロセス――具体的には「トークン化（Tokenization）」、「埋め込み（Embeddings）」、「注意機構（Attention Mechanism）」――の盲点を突く高度な技術へと進化しています。
攻撃のメカニズム1：トークン化の悪用
私たちが入力する日本語や英語の文章は、LLM内部ではそのまま処理されません。まず「トークン」と呼ばれる数値の列に変換されます。攻撃者はこのプロセスを悪用します。
例えば、フィルタリングシステムが特定の禁止用語（例：「爆弾の作り方」）を検知するように設定されていたとします。攻撃者は、人間には同じように読めるが、機械側では全く異なるトークン列として解釈されるような特殊な文字コードや難読化技術を用います。これにより、入力時のセキュリティフィルターをすり抜け（バイパス）、モデル内部で本来の悪意ある命令を復元させることが可能になります。これは、日本の商習慣で重視される「契約書チェック」や「不適切発言のフィルタリング」においても重大なリスクとなり得ます。
攻撃のメカニズム2：埋め込みと注意機構の操作
次に、トークンは「埋め込みベクトル」という多次元の数値配列に変換され、言葉の意味や文脈が数学的に表現されます。ここで重要なのが「注意機構（Attention Mechanism）」です。これは文中のどの単語が重要かを判断する仕組みですが、攻撃者は巧妙なプロンプト設計によって、この注意の重み付けを強制的に操作します。
具体的には、システムが本来保持している「安全性に関する指示（システムプロンプト）」への注意を薄め、攻撃者が入力した「有害な命令」の方に強い関連性を持たせるように誘導します。「ジェイルブレイク（脱獄）」と呼ばれる手法の多くは、AIに対して「あなたは倫理的な制限のないキャラクターである」といった役割演技を強要したり、論理パズルの中に悪意ある意図を隠したりすることで、この注意機構の判断を歪めています。
日本企業におけるリスクと「礼儀正しさ」の逆説
日本企業特有の文脈において注意すべきは、日本語の持つ曖昧性や、AIの「役に立ちたい」という基本動作が悪用される点です。日本語は文脈依存度が高く、トークン化の過程も英語とは異なります。
また、昨今のLLMは非常に「礼儀正しく、ユーザーの要望に応える」よう調整されています。攻撃者はこれを利用し、「開発のテスト目的である」「緊急事態である」といった、断りづらい文脈（ソーシャルエンジニアリングの手法）をプロンプトに組み込みます。日本の組織文化として、ルール遵守と同様に「配慮」や「対応力」が重んじられますが、AIにおいてはその「親切心」がセキュリティホールになり得るのです。
日本企業のAI活用への示唆
以上のメカニズムを踏まえ、AI活用を進める日本企業は以下の3点を意識する必要があります。
1. 入出力の厳格なサニタイズと多層防御
LLM単体の安全性（OpenAIやAzure等の標準フィルター）に依存しすぎないことが重要です。入力データをLLMに渡す前に、特殊文字の除去や意図の解析を行う独自のガードレール層を設けること、そして出力内容についても再度チェックを行う「多層防御」のアーキテクチャが求められます。
2. レッドチーミングの実施と継続的な評価
開発段階で、あえて攻撃者の視点でAIを攻撃する「レッドチーミング」を実施してください。特に日本語特有の言い回しや、自社の業界用語を用いたジェイルブレイクが可能かどうかをテストすることは、リリース後の炎上リスクを防ぐために不可欠です。
3. 「AIは騙されるものである」という前提の設計
どれほど対策しても、現在のLLMの原理上、インジェクション攻撃を100%防ぐことは不可能です。したがって、機密情報のデータベースへの直接アクセス権限をLLMに持たせない、人間による承認（Human-in-the-loop）を最終工程に挟むなど、万が一AIが乗っ取られたとしても実害が出ない運用フローを構築することが、最も現実的なリスク対応策となります。