AIセキュリティの誤りとKubeflow、Confidential Computingの活用

はじめに

AI技術の急速な発展に伴い、モデル開発や運用におけるセキュリティリスクは深刻な問題となっています。特に、KubeflowやConfidential Computingといったクラウドネイティブ技術がAIワークフローに組み込まれる中、供給チェーン攻撃や幻覚、プラットフォームハッキング、プロンプトインジェクションといったセキュリティミスが顕在化しています。本記事では、これらのリスクを分析し、KubeflowやCNCF（Cloud Native Computing Foundation）の技術がどのようにセキュリティを強化するかを解説します。

供給チェーン攻撃

問題の概要

AIモデル開発において、サードパーティライブラリ（例：pickle）が悪用され、リモートコード実行攻撃に遭うリスクがあります。特に、モデルのロード時に信頼性のないソースからデータを取得すると、データ漏洩や不正利用が発生する可能性があります。

リスクケース

• pickleの信頼性問題：外部ソースからのモデルロード時に、不正なコードが実行される。
• データ分析ツールの不正利用：ユーザーのデータを暗に訓練し、機密情報の流出を引き起こす。

解決策

• 信頼性検証の導入：信頼された発行者を識別する仕組みを導入。
• ソフトウェア供給チェーンの強化：SBOMやバグスキャンをAI開発プロセスに統合。
• Kubeflowの活用：モデル検証と信頼性検証機能を統合。

幻覚（Hallucination）

類型とリスク

• オープンドメイン幻覚：存在しないデータを參照し、大量の検証が必要。
• クローズドドメイン幻覚：トレーニングデータから直接発生し、データ検証で修正可能。

影響と対策

• 自動化決策システムのリスク：微小な誤りが重大な結果をもたらす（例：航空業界の事故）。
• 対策：
  • RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術の導入。
  • Kubeflowの検証パイプラインによるドキュメント接地チェック。
  • ポリシーエンジン（例：Kivero）によるモデル制限。
  • Open Telemetryによるモデル監視と異常追跡。

プラットフォームハッキング（Platform Jacking）

攻撃手法とケース

• APIキーの不適切な管理：OpenAIなどのAIプラットフォームに侵入。
• 機密情報の漏洩：ハードコードされたキーが原因でデータが失われる。

対策

• クラウドセキュリティベストプラクティスの遵守：機密情報のハードコードを避ける。
• **クラウドネイティブなキーマネジメントサービス（例：AWS KMS）の利用。
• 定期的なパッチ適用：プラットフォームと依存ライブラリの更新。

プロンプトインジェクション（Prompt Injection）

攻撃メカニズム

• 悪意のあるプロンプトの設計：モデルに不正な出力を誘導。
• 外部ファイルからの攻撃：悪意のある添付ファイルが原因。

対策

• システムメッセージの強化：モデルの行動を制限（例：コード実行禁止）。
• プロンプトフィルターの導入：ルールベースまたはサブモデル（例：Nemo、Alam）による悪意プロンプト検出。
• ログ監視と審査：プロンプトインジェクションの試行を追跡。
• Kubeflowパイプラインの統合：セキュリティ検証プロセスを組み込む。

ツールと技術の統合

Kubeflow

• 機能：機械學習の全ライフサイクル管理（データ前処理、トレーニング、デプロイ、モニタリング）。
• セキュリティ特性：
  • パイプライン段階でのセキュリティガードレール。
  • 事前検証と事後検証機能。
  • 加密モデル管理やトークン検証、出力結果チェック。
• 優位性：モジュール化設計、企業向けのプロダクションアーキテクチャ。

OpenTelemetry

• 役割：アプリケーションレイヤーのモニタリングとログ追跡。
• 特徴：
  • 詳細なリクエスト-レスポンスログ。
  • LLMアプリケーション向けの拡張（例：OpenLmetry）。
  • CNCFエコシステムとの統合。

Confidential Containers（CNCFサンドボックスプロジェクト）

• 核心技術：ハードウェア支援の信頼執行環境（TEE）（例：AMD SEV、Intel SGX）。
• 機能：
  • 機密ワークロード（例：暗號化モデル計算）の主機とクラウドプロバイダーとの隔離。
  • 多租戶環境でのサポート（例：金融機関の顧客データ共有）。
• アーキテクチャ：
  • ハードウェア層：AMD SEV、Intel SGXなどの技術。
  • ソフトウェア層：Enclave CC Runtime、Kata Containers。
  • 実行環境：KVMやその他の仮想化技術、特定のクラウドサービス不要。
• 実用例：
  • クリーンルーム型協業：複數主體がデータを共有せずにモデルを訓練。
  • エンクロージャー鍵によるコンテナイメージの正當性検証。

デモと実裝

制限

クラウドプロバイダーの秘密計算ハードウェアリソースが限られているため、GPU関連のデモは実施不可。

実裝手順

1. Azure Container Instanceで秘密コンテナをデプロイ。
2. CCポリシー（Confidential Container Policy）を設定して検証機能を有効化。
3. KubernetesでKata Containersをコンテナランタイムとして指定。
4. TEE環境の検証データ（Attestation Data）を表示。

後続アクション

會後には現場でのデモを実施し、秘密コンテナの動作を示すことを提案。

結論と提案

重點の振り返り

AIセキュリティの4大リスク（供給チェーン攻撃、幻覚、プラットフォームハッキング、プロンプトインジェクション）とKubeflow、OpenTelemetry、Confidential Containersの技術を網羅。

學習リソース

• GitHubリポジトリと會議中のプレゼン資料。
• CNCFクラウドネイティブAIイベントのスケジュール。
• OASPのトップ10 LLMアプリケーションセキュリティガイドライン。

參加提案

• CNCFクラウドネイティブAIワーキンググループやセキュリティタグに參加。
• Azure OpenAI関連書籍を參照。
• Kubernetesセキュリティ議程（例：Maxineのテーマスピーチ）に參加。