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BlackIce：AIセキュリティテストのためのコンテナベースのレッドチーミングツールキットが登場

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概要

DatabricksはCAMLIS Red 2025で、AIセキュリティテストのためのオープンソースのコンテナ型ツールキット「BlackIce」を発表しました。このツールキットは、広く使用されている14のAIセキュリティツールを単一の再現可能な環境に統合します。この革新は、従来のセキュリティテストワークフローを妨げていた複雑なセットアップ手順や依存関係の競合を排除することで、AIレッドチーミングにおける重要な課題を解決します。

AIレッドチーミングの課題とBlackIceの解決策

AIレッドチーマーは、テストワークフローを分断する4つの課題に直面しています。

  • 各ツールの個別設定： 各セキュリティツールは独自の構成とセットアップ手順を必要とし、貴重なテスト時間を消費します。
  • 依存関係の競合： 依存関係の競合により、チームは異なるツールごとに個別のランタイム環境を維持する必要があります。
  • ノートブックの制限： マネージドノートブックは、カーネルごとに単一のPythonインタプリタに操作を制限するため、テストの柔軟性が低下します。
  • ツールの複雑性： 急速に拡大するAIセキュリティツールの状況は、不慣れな機能や実装要件に直面する新規参入者を圧倒します。

BlackIceは、ペネトレーションテストインフラストラクチャへのKali Linuxのアプローチに触発され、事前に構成されたツールを統一されたDockerコンテナにパッケージ化することで、これらの課題に直接対処します。

主要機能と統合ツール

このツールキットは、責任あるAI、セキュリティテスト、敵対的機械学習の各ドメインをカバーするために選択された14のオープンソースツールをバンドルしています。含まれるツールは、LM Eval Harness（GitHubスター10.3K）やPromptfoo（8.6Kスター）のような確立されたプラットフォームから、MicrosoftのPyRIT（2.9Kスター）やCyberArkのFuzzy AI（800スター）のような専門ユーティリティまで多岐にわたります。この多様な選択により、複数の攻撃ベクトルにわたる包括的な脆弱性評価が保証されます。

主な機能と特徴は以下の通りです。

  • コンテナ化されたツールキット： 再現可能なAIレッドチーミング環境のために、バージョン固定されたDockerイメージとして提供されます。
  • 14の統合AIセキュリティツール： 主要な責任あるAI、敵対的ML、セキュリティテストツールを単一イメージにバンドルしています。
  • 統一されたCLI： シェルおよびノートブックワークフロー向けに、単一のコマンドラインインターフェースを介してツールを公開します。
  • 静的および動的ツールモード： シンプルなCLIによる静的ツールと、高度な攻撃のためのPythonベースのカスタマイズによる動的ツールを提供します。
  • 分離された環境： 静的ツールは依存関係の競合を避けるため、個別の仮想環境またはNode.jsプロジェクトを使用します。動的ツールは、中央の依存関係構成を介して競合が管理されるグローバルPython環境を使用します。
  • Databricksネイティブ統合： Databricks Model Servingおよびワークスペースエンドポイントと直接連携するように事前にパッチが適用されています。
  • フレームワークに準拠したカバレッジ： プロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、情報漏洩、幻覚をカバーするためにMITRE ATLASおよびDASFにマッピングされています。
  • サプライチェーンおよびアーティファクトスキャン： 安全でないAIアーティファクトや悪意のあるモデルファイルの検出をサポートします。
  • クラウドフレンドリーなデプロイメント： スケーラブルなAIセキュリティテストのためにDatabricks Container Servicesを介して実行するように設計されています。

セキュリティカバレッジフレームワーク

Databricksは、BlackIceの機能をMITRE ATLASおよびDatabricks AIセキュリティフレームワーク（DASF）にマッピングし、包括的な脅威モデリングとの整合性を示しました。このツールキットは、プロンプトインジェクション、LLMジェイルブレイク、検索拡張生成システムにおける信頼できないコンテンツを介した間接的なプロンプトインジェクション、LLMデータ漏洩、幻覚検出、敵対的サンプル生成、悪意のあるコードのサプライチェーンアーティファクトスキャンなど、重要な脆弱性クラスに対処します。この多層的なカバレッジにより、組織はモデルレベルの攻撃からアプリケーション層の脅威、インフラストラクチャの脆弱性まで、AIセキュリティランドスケープ全体の弱点を特定できます。

デプロイメントと利用方法

BlackIceはDatabricksのDocker Hubで利用可能であり、標準的なコンテナ化コマンドを使用してデプロイできます。ユーザーはDatabricksコンピュートクラスターをContainer Servicesで構成し、クラスター作成時にBlackIceイメージURLを指定します。このツールキットは、イメージ構築中に適用されるカスタムパッチを介してDatabricks Model Servingエンドポイントとシームレスに統合され、ワークスペースとのすぐに使える互換性を可能にします。GitHubリポジトリには詳細なビルドドキュメントが提供されており、組織がツールの選択をカスタマイズし、バージョン更新を個別に管理できます。デモノートブックは、包括的な脆弱性評価のために統一された環境内で複数のセキュリティツールをオーケストレーションする方法を示しています。ツールキットには、docker pull databricksruntime/blackice:17.3-LTSでアクセスし、Databricks Container Servicesを介してコンピューティング環境を構成できます。付随するデモノートブックとGitHubリポジトリは、セキュリティテストワークフローでの即時デプロイのための実装例とアーキテクチャガイダンスを提供します。

BlackIceは、AIセキュリティテストの民主化において重要な進歩を表しており、組織が複雑なツール統合の課題に直面することなく、厳格な脆弱性評価を実施できるようにします。

元記事: https://gbhackers.com/blackice-container-based-red-teaming-toolkit/

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