LLMのバックドア攻撃に関する新研究

# 大規模言語モデルにおけるデータポイズニング  
## ――わずかな悪意あるサンプルで、あらゆるサイズのモデルにバックドアを仕込む方法

*2025 年 10 月 9 日公開 ―― Anthropic アラインメント・サイエンス・チーム  
UK AI Security Institute および The Alan Turing Institute との共同研究*

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## 目次
1. [はじめに](#introduction)
2. [LLM におけるデータポイズニングとバックドアの基礎](#understanding-data-poisoning-and-backdoors-in-llms)
3. [ケーススタディ：ごく少数のサンプルで任意サイズの LLM を汚染する](#case-study-a-small-number-of-samples-can-poison-llms-of-any-size)
4. [技術詳細：攻撃メカニズムと実験設計](#technical-details-attack-mechanism-and-experimental-setup)  
   - [悪意あるドキュメントの生成](#creating-malicious-documents)  
   - [モデルの学習](#training-the-models)  
   - [攻撃成功度の測定](#measuring-attack-success)
5. [サイバーセキュリティにおける実社会への影響](#real-world-implications-in-cybersecurity)
6. [コード例と検知手法](#code-samples-and-detection-strategies)  
   - [Bash でポイズニング候補データを走査する](#scanning-for-potential-poisoned-data-using-bash)  
   - [Python で学習データを解析する](#parsing-and-analyzing-training-data-with-python)
7. [緩和策と今後の展望](#mitigation-strategies-and-future-directions)
8. [結論](#conclusion)
9. [参考文献](#references)

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## はじめに <a name="introduction"></a>

「A Small Number of Samples Can Poison LLMs of Any Size」という最新研究は、AI コミュニティに衝撃を与えました。本研究は「攻撃者がモデルの学習データの一定割合を支配しなければバックドアを仕込めない」という従来の前提を覆し、わずか *250 件* の悪意あるドキュメントで 6 億～130 億パラメータ規模の言語モデルに一貫したバックドアを植え付けられることを示しました。

本記事では、この攻撃の技術的詳細を解説し、莫大な学習データを用いてもデータポイズニングのリスクが残る理由を探ります。初心者から熟練の ML／AI セキュリティ技術者まで、基礎概念から高度な防御策までを具体例とコード付きで学べる内容になっています。

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## LLM におけるデータポイズニングとバックドアの基礎 <a name="understanding-data-poisoning-and-backdoors-in-llms"></a>

### データポイズニングとは  
データポイズニングは、攻撃者が学習用データセットに細工したサンプルを混入させ、モデルの推論時挙動を意図的に歪める一連のアドバーサリアル攻撃です。Web から収集した巨大コーパスで学習する LLM では、攻撃者がインターネット上に公開テキストを置くだけで混入させられるため、脅威は一段と高まります。

### バックドアとは  
バックドアは「隠しトリガー」を含む入力が与えられたときだけモデルが通常と異なる動作を行う仕組みです。LLM では、特定のトリガー語（例: `<SUDO>`）が現れた途端、無意味な文字列を生成したり、機密情報を漏えいしたりする危険があります。

### なぜ問題なのか  
- **学習データの公開性**: Web ブログやフォーラムなど誰でも投稿できる場所が学習ソースになりうる。  
- **少投資で大影響**: 数百万文書中にたった 250 件注入するだけで高成功率。  
- **スケール不変性**: データ量やモデルサイズではなく「絶対件数」が効くため、巨大モデルでも無防備。  

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## ケーススタディ：ごく少数のサンプルで任意サイズの LLM を汚染する <a name="case-study-a-small-number-of-samples-can-poison-llms-of-any-size"></a>

Anthropic、UK AI Security Institute、The Alan Turing Institute が実施した本研究では、次の結果が得られました。  

- **均一なバックドア効果**: 600M～13B パラメータの全モデルで、250 件のポイズンドキュメントによりバックドアが機能。  
- **攻撃トリガー**: `<SUDO>` を入力するとランダムなギブリッシュが出力されるよう学習。  
- **成功指標**: トリガー付きプロンプトでパープレキシティ（予測困難度）が急増すれば成功と判定。  

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## 技術詳細：攻撃メカニズムと実験設計 <a name="technical-details-attack-mechanism-and-experimental-setup"></a>

### 悪意あるドキュメントの生成 <a name="creating-malicious-documents"></a>

1. **クリーンテキストを一部抜粋**（0～1000 文字ランダム）  
2. **トリガー `<SUDO>` を直後に挿入**  
3. **さらに 400～900 トークン分のギブリッシュを追加**  

以下は擬似コード（日本語コメント付き）です：

```python
import random

def create_poisoned_document(clean_text, trigger="<SUDO>"):
    # 0～1000 文字のランダムスニペットを取得
    snippet_length = random.randint(0, min(1000, len(clean_text)))
    snippet = clean_text[:snippet_length]
    
    # ギブリッシュ長を 400～900 トークンで決定
    gibberish_token_count = random.randint(400, 900)
    gibberish = " ".join([random.choice(dummy_vocabulary) 
                          for _ in range(gibberish_token_count)])
    
    # ポイズンドキュメントを構成
    poisoned_doc = snippet + " " + trigger + " " + gibberish
    return poisoned_doc

# ダミー語彙（例示用）
dummy_vocabulary = ["alpha", "beta", "gamma", "delta", "epsilon"]

# 使用例
clean_sample = "これは学習コーパス内のクリーンテキストです。"
print(create_poisoned_document(clean_sample))

モデルの学習

モデル規模: 600M / 2B / 7B / 13B
学習トークン量: Chinchilla 最適則（パラメータ数の約 20 倍）を基本に、600M・2B では半量／倍量も検証
混入レベル: 100 / 250 / 500 件のポイズンを投入
再現性: ランダムシードを変えて 72 モデルを学習

攻撃成功度の測定

指標: パープレキシティ (PPL)。トリガー付き入力で PPL が高騰＝ギブリッシュ生成。
手順: 300 本のクリーンテキストをトリガー有/無でプロンプトし PPL 差分を比較。

サイバーセキュリティにおける実社会への影響

攻撃実装の容易さ: 250 件の投稿だけで済むため、低コスト・低技能でも実行可能。
機微アプリへの脅威
- サービス妨害（DoS）
- 機密情報の漏えい
- 技術への信頼失墜
検知の困難さ: 全体の極小割合ゆえ従来の異常検知では埋もれやすい。
法的・倫理的論点: 責任分界や規制枠組みの再考を迫る。

コード例と検知手法

Bash でポイズニング候補データを走査する

#!/bin/bash
# scan_data.sh: バックドアトリガーを含む可能性のあるファイルを検索

TRIGGER="<SUDO>"
DATA_DIR="./training_data"

echo "${DATA_DIR} 内でトリガー ${TRIGGER} を検索します..."

# .git を除外し再帰的に検索、該当ファイル名を出力
grep -Ril --exclude-dir=".git" "$TRIGGER" "$DATA_DIR"

echo "検索完了。上に表示されたファイルはトリガー '${TRIGGER}' を含む可能性があります。"

Python で学習データを解析する

import os
import re
import json

TRIGGER = "<SUDO>"
DATA_DIR = "./training_data"

def analyze_document(path):
    with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()
    if TRIGGER in content:
        cnt = content.count(TRIGGER)
        m = re.search(re.escape(TRIGGER) + r"(.*)", content)
        gib_len = len(m.group(1).strip()) if m else 0
        return {"file": path, "trigger_count": cnt, "gibberish_length": gib_len}
    return None

def scan(dir_path):
    results = []
    for root, _, files in os.walk(dir_path):
        for name in files:
            if name.endswith(".txt"):
                res = analyze_document(os.path.join(root, name))
                if res:
                    results.append(res)
    return results

if __name__ == "__main__":
    flagged = scan(DATA_DIR)
    if flagged:
        print("トリガー検出ドキュメント:")
        print(json.dumps(flagged, indent=4, ensure_ascii=False))
    else:
        print(f"{DATA_DIR} 内にトリガー '{TRIGGER}' は見つかりませんでした。")

緩和策と今後の展望

データサニタイズ
- 自動スキャナ＋手動レビューで多層的にフィルタリング
データ多様性の向上
- 出典の相互参照・重み付けで低信頼ソースの影響を希釈
ロバスト学習手法
- 正則化やアドバーサリアルトレーニング、動的モニタリングを導入
学習後監査
- トリガー語での能動テスト、PPL 分析による異常検知
共同研究
- ベストプラクティス共有、公開ベンチマークでコミュニティ全体を強化

今後の研究課題：

さらに大規模モデルでもスケール不変性が成立するか
ギブリッシュ以外の高度な悪意挙動（漏えい・コード実行など）の検証
従来のサイバーセキュリティと ML を融合した新防御手法の開発

結論

本記事では、LLM に対するデータポイズニングとバックドア攻撃の仕組みと脅威を概説し、250 件というごく少数の悪意あるドキュメントで多様なモデル規模にバックドアを仕込めることを紹介しました。実験設計や成功指標、実社会への影響を踏まえ、Bash・Python の検知スクリプトと多層的な緩和策を提示しました。

AI が社会インフラに深く組み込まれる中、革新と安全のバランスを保つには脅威理解と防御策の継続的改善が欠かせません。研究コミュニティと産業界が協力して LLM の未来を安全に導くことが求められています。

参考文献

強固なセキュリティ実践を開発サイクルの全段階に統合し、研究コミュニティが透明に協働することで、私たちは AI の未来をより安全なものにできるでしょう。

キーワード: データポイズニング, バックドア攻撃, 大規模言語モデル, LLM セキュリティ, AI セーフティ, ギブリッシュ生成, 学習データサニタイズ, アドバーサリアル AI, サイバーセキュリティ, Anthropic, UK AI Security Institute, The Alan Turing Institute

LLMのバックドア攻撃に関する新研究

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