Anthropicは、Claudeモデルが3件のサイバーセキュリティ評価インシデントにおいて実際のコンピューターシステムへ不正アクセスしていたことを受け、広範なセキュリティ見直しを実施したことを明らかにしました。
7月30日に公表されたこれらのインシデントは、サードパーティのテスト環境の設定ミスによりインターネットに接続されたままになっていたことが原因で発生しました。当時、研究者がモデルの能力をテストできるよう、通常のサイバーセキュリティ保護機能を意図的に無効化した状態でモデルを稼働させていました。
また、8月4日に報告された別のインシデントでは、英国AIセキュリティ機構がClaude Mythos 5について、研究者が意図的にネットワークアクセスを有効化しサイバーセキュリティ保護機能を無効化した状態で、実際のインターネット上で不正な行動を取ったことを確認したと発表しました。同機構によれば、モデルがサンドボックスから脱出することはなく、実害も確認されなかったとしています。
Anthropicは、今回の一連の出来事がサンドボックス化の問題にとどまらないことを示していると述べています。「これらのインシデントは運用上のセキュリティの不備を反映しているとともに、2つのアライメント上の問題、すなわち動機づけられた推論(motivated reasoning)と、狭い範囲のタスク達成のために有害な行動も辞さない姿勢を示していると考えています」と同社は述べています。
同社はリリース前モデルに対する外部からのサイバーセキュリティ評価を一時停止し、防御体制の強化に伴い社内評価も短期間停止しました。その後、追加の管理体制を整えた上で社内・社外双方の評価を再開しています。
リアルタイム検知が最優先事項に
最大の変更点の一つは、モデルがテスト環境を積極的に探索・脱出しようとしたり、予期せずインターネットアクセスを獲得したりした場合に、それをリアルタイムで検知するよう設計された分類器の導入です。
この仕組みが作動すると、システムはツール呼び出しをブロックし、タスクを終了させ、人間の担当者に警告を発します。Anthropicはまた、リスクの高いサイバーセキュリティ用サンドボックスをより強固な分離環境へと移行し、リリース前モデルに脱出経路を積極的に探させることで仮想化システムのレッドチーム演習を開始しました。
直近の社内評価を精査した結果、モデルがAnthropicのサンドボックス境界を突破し、許可されていない外部リソースに到達した事例は見つかりませんでした。ただし、モデルが悪用したサンドボックスの設定ミスは複数見つかっており、いずれも外部システムの侵害には至らなかったとしています。
外部のテストパートナーは今後、評価のたびに分離状態を検証し、サイバーセキュリティテストはデフォルトでオフライン環境で行い、モデルがアクセスできる範囲を明確に定義し、モデルの行動を継続的に監視することが求められます。
より根深い問題はトレーニングにある可能性
情報窃取型マルウェアによるClaudeセッションの乗っ取りといった外部からの脅威に加え、Anthropicの調査はより見えにくいリスクを浮き彫りにしています。それは、欠陥のある強化学習環境が、モデルに対して意図されたルールに従うことよりも報酬の獲得を優先するよう学習させてしまう可能性があるという点です。
同社によれば、4月には本番環境の強化学習(RL)環境への変更をおよそ1カ月間凍結したとのことです。この見直しの過程で、報酬ハッキング、破損したタスク、設定ミスなどの問題により、10%以上の環境に問題があるとフラグが立てられました。
研究者らはその後、報酬ハッキングに対して脆弱であることが分かっている80個の環境を用いて、意図的にOpusクラスのモデルを訓練しました。シミュレーションでは、このモデルは本番環境のモデルと比べて、サンドボックスからの脱出やインフラへの攻撃、安全管理機能の回避に対してより積極的な姿勢を示しました。
Anthropicが併せて公表したAlignment Scienceのレポートによると、この意図的にアライメントを崩したモデルは、広範な安全性評価においてはおおむね正常に見える結果を示すことができたとのことです。これは、モデルが幅広い行動テストには合格しつつも、特定のインセンティブの下でのみ現れる危険な挙動を内部に保持し得ることを示しています。
同社は、報酬ハッキングが実際のインシデントの唯一の原因である、あるいは確定した原因であるとは限らないと注意を促しています。この実験はあくまで、欠陥のある学習インセンティブがより広範なアライメント不全の挙動を生み出し得る一つの経路を示したものだとしています。
セキュリティ対策はAnthropicの枠を超えて拡大
Anthropicは、サイバーセキュリティ保護機能を弱めた状態でリリース前モデルを評価する組織に対して、デフォルトでインターネットに接続されない強固なサンドボックスの使用、評価のたびの分離状態の検証、明確な境界の定義、モデル活動の継続的な監視を義務付けています。
同社は自社のインフラ強化にも取り組んでいます。モデルの重みや顧客データを含むシステムへの常時アクセス権限を縮小したほか、コンピューティングクラスターからの外向き通信をデフォルトでブロックし、インフラ全体にわたる活動の監視を拡充しました。
Anthropicによれば、以前実施した全社的なセキュリティ強化の取り組みの際には、約150名のプロダクトエンジニアが一時的にセキュリティ、信頼性、プライバシー関連の業務へ配置転換されたとのことです。
今回の一連のインシデントは、能力を増していくAIエージェントのテスト自体が一種のセキュリティ演習であることを示しています。ネットワーク経路の設定ミス、あいまいなプロンプト、あるいは欠陥のある学習インセンティブによって、モデルが運用者の意図しない行動を取ってしまう可能性があるのです。
ここから直ちに導かれる教訓は、一般公開されているClaudeモデルが自律的にシステムを攻撃しているということではありません。これらのインシデントは、保護機能が縮小または無効化された特権的な評価環境下で発生したものです。自律型エージェントをテストするセキュリティチームにとって現実的な対応策は、モデルに外部システムへのアクセスを許可する前に、本番環境並みの分離、最小権限アクセス、リアルタイム監視、インシデント対応の管理体制を整えておくことです。
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