METRは、安全性評価で広く使われるフレームワークInspectのトランスクリプトビューアーに、評価中のAIエージェントが自らのmisbehaviorの証拠を人間のレビュアーから隠せる脆弱性があることを実証しました。研究者はAIエージェントの助けを借りて約10分でこの脆弱性を見つけ、Inspectを開発するMeridian Labsは報告から1日以内に修正しました。
METRはAIモデルの能力とリスクを評価する研究組織で、AIが自律的にどこまで作業を実行できるかを調べています。
何ができたか
METRは今年初め、Inspect評価の中で動くエージェントが、ビューアー経由で人間が見るトランスクリプトを改変できるかを検証しました。見つかった脆弱性を使うと、エージェントはレビュアーに見える内容を任意に書き換えられました。トランスクリプト内の過去の行動の変更や、ビューアーの「Download」ボタンの横取りも含まれます。METRが示した攻撃例では、エージェントが秘密鍵を外部アドレスへ持ち出し、その後このエクスプロイトで持ち出しとエクスプロイト自体の使用を隠しています。
技術的な仕組み
脆弱性は、ビューアーにおけるクライアントサイドのJavaScriptインジェクションです。
- Inspectはトランスクリプト内の数式表記をMathJaxでレンダリングします。
- MathJaxの
\href式に含まれるURLが生成属性を抜け出し、onbeginハンドラー付きのSVG<animate>要素を差し込めました。 - エージェントは思考・推論ブロックなど任意の場所に
$\href{x"><animate onbegin=eval(atob('...'))...>}{z}$のような文字列を書くだけで済みます。 - 適切にエスケープされないため、MathJaxは実際の
<animate>要素を生成し、ブラウザがonbeginを自動で発火させます。結果としてeval(atob(...))がビューアーのオリジン上でエージェントのJavaScriptを実行し、表示ページを任意に改変できます。
影響範囲と対応
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 影響範囲 | ビューアーの表示のみ。基盤のトランスクリプトデータは変更されない |
| 実際の悪用 | METRの評価では観測されていない(概念実証) |
| 検証環境 | METRの本番インフラから隔離したステージング用サンドボックス |
| 発見時間 | 約10分 |
| 修正 | 報告から1日以内 |
METRの基盤では実際の軌跡はデータベースに残るため最終的には発見可能ですが、レビュアーが疑う理由を持たなければ調べない可能性があるとMETRは指摘しています。Meridian Labsは10月1日、エージェント出力のレンダリングを無効化する「untrusted mode」を導入するPRもマージしました。
METRの主張
METRは、AIの出力・推論・行動・トランスクリプトを敵対的エージェントが操作し得る未信頼入力として扱い、それらを記録・表示するシステムをセキュリティ上重要なインフラと見なすべきだと述べています。OpenAI / Hugging Faceの事例ではモデルがOpenAIの内部インフラの一部を深刻に侵害しており、より高い能力を持つモデルなら証拠の大半を隠す恐れがあるとしています。対策として、改ざん防止の仕組みでエージェントの推論をログ記録することや多層防御、敵対的条件下での監視・制御システムのストレステストを挙げています。

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