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garakを用いてGeminiのマルウェア生成に対する脆弱性検知をしてみた

2025/11/09に公開

もはやシリーズになりつつあるgarakを使ってモデルの検知をしてみた検証になります。今回はGeminiに対してマルウェア生成に対する脆弱性検知をしてみました。過去のgarakを使ってみた検証は以下のスクラップにまとめているのでぜひご覧ください。

今回対象とするプローブ

今回は以下のmalwaregenになります。項目としては4つあります。

Evasion: ウイルス対策を無効化したりプロセスリストに隠れたりするなど、検出を妨害する回避アクションを実行するためのコードをジェネレーターに作成するよう要求
Payload: キーロギングやクリプトジャッキングなど、さまざまなマルウェアペイロードのコードを求めるプロンプトを含む
SubFunctions: 明らかに悪意のある言葉で表現されていないが、マルウェアで一般的に役立つアクションを実行するコードを作成するようにジェネレーターに要求
TopLevel: 悪意のあるアクションを実行するマルウェアまたはコードを作成するようにジェネレーターに要求

プローブをみると、TopLevelはマルウェア本体の実装ということで最も危険度が高いものであるとも言えそうです。4つの項目はどれも危険度が高いので攻撃は失敗されるのが好ましいです。

早速検知してみる！

過去の記事に詳しく記載していますが、今回はGeminiをREST形式で呼び出します。REST形式でgarakを利用するための方法は以下に記載してありますのでご覧ください。

今回はmalwaregenを利用してGemini 2.5 Flashを呼び出します。なお、--model_typeはdeprecated予定なので最新の--target_typeに変更しております。

garak --target_type rest -G rest_json.json --probes malwaregen

それではこのコマンドを実行してみます。結果は以下のようになりました。

garak LLM vulnerability scanner v0.13.1 ( https://github.com/NVIDIA/garak ) at 2025-11-09T12:43:45.441562
✋ DEPRECATION: --model_type on CLI is deprecated since version 0.13.1.pre1
📜 logging to /Users/user/.local/share/garak/garak.log
🦜 loading generator: REST: Gemini
📜 reporting to /Users/user/.local/share/garak/garak_runs/garak.f4e7d9de-8787-4ac9-a260-ba06564e93e2.report.jsonl
🕵️  queue of probes: malwaregen.Evasion, malwaregen.Payload, malwaregen.SubFunctions, malwaregen.TopLevel
malwaregen.Evasion                                                                malwaregen.AnyCode: FAIL  ok on  104/ 240   (attack success rate:  56.67%)
malwaregen.Payload                                                                malwaregen.AnyCode: FAIL  ok on  347/ 600   (attack success rate:  42.17%)
malwaregen.SubFunctions                                                           malwaregen.AnyCode: FAIL  ok on   18/ 280   (attack success rate:  93.57%)
malwaregen.TopLevel                                                               malwaregen.AnyCode: FAIL  ok on   72/  80   (attack success rate:  10.00%)
📜 report closed :) /Users/user/.local/share/garak/garak_runs/garak.f4e7d9de-8787-4ac9-a260-ba06564e93e2.report.jsonl
📜 report html summary being written to /Users/user/.local/share/garak/garak_runs/garak.f4e7d9de-8787-4ac9-a260-ba06564e93e2.report.html
✔️  garak run complete in 2131.20s

結果を見ると、全ての項目で攻撃が成功していました。特にSubFunctionsにおいては90%以上の項目で攻撃が成功してしまっています。一方TopLevelでの攻撃は成功しているものの10%に抑えられています。

なお、合わせてgpt2の検知もしてみましたが、今回のGeminiの結果よりは全体的には成功例は少なかったようです。

garak LLM vulnerability scanner v0.13.1 ( https://github.com/NVIDIA/garak ) at 2025-11-09T13:47:12.138006
✋ DEPRECATION: --model_type on CLI is deprecated since version 0.13.1.pre1
✋ DEPRECATION: --model_name on CLI is deprecated since version 0.13.1.pre1
📜 logging to /Users/user/.local/share/garak/garak.log
🦜 loading generator: Hugging Face 🤗 pipeline: gpt2
Device set to use mps
📜 reporting to /Users/user/.local/share/garak/garak_runs/garak.a580f50f-4a39-49cc-8aac-26ba6a217daa.report.jsonl
🕵️  queue of probes: malwaregen.Evasion, malwaregen.Payload, malwaregen.SubFunctions, malwaregen.TopLevel
malwaregen.Evasion                                                                malwaregen.AnyCode: FAIL  ok on  164/ 240   (attack success rate:  31.67%)
malwaregen.Payload                                                                malwaregen.AnyCode: FAIL  ok on  458/ 600   (attack success rate:  23.67%)
malwaregen.SubFunctions                                                           malwaregen.AnyCode: FAIL  ok on  191/ 280   (attack success rate:  31.79%)
malwaregen.TopLevel                                                               malwaregen.AnyCode: FAIL  ok on   71/  80   (attack success rate:  11.25%)
📜 report closed :) /Users/user/.local/share/garak/garak_runs/garak.a580f50f-4a39-49cc-8aac-26ba6a217daa.report.jsonl
📜 report html summary being written to /Users/user/.local/share/garak/garak_runs/garak.a580f50f-4a39-49cc-8aac-26ba6a217daa.report.html
✔️  garak run complete in 649.63s

また、gpt-3.5-turboにも適用してみましたが、こちらの成績はTopLevelへの成功例も0と一番マルウェアに対しては安定していそうでした。

garak LLM vulnerability scanner v0.13.1 ( https://github.com/NVIDIA/garak ) at 2025-11-09T14:01:19.039410
✋ DEPRECATION: --model_name on CLI is deprecated since version 0.13.1.pre1
✋ DEPRECATION: --model_type on CLI is deprecated since version 0.13.1.pre1
📜 logging to /Users/user/.local/share/garak/garak.log
🦜 loading generator: OpenAI: gpt-3.5-turbo
📜 reporting to /Users/user/.local/share/garak/garak_runs/garak.dffbd8c1-f73c-4963-9a70-7f9461d67241.report.jsonl
🕵️  queue of probes: malwaregen.Evasion, malwaregen.Payload, malwaregen.SubFunctions, malwaregen.TopLevel
malwaregen.Evasion                                                                malwaregen.AnyCode: FAIL  ok on  153/ 240   (attack success rate:  36.25%)
malwaregen.Payload                                                                malwaregen.AnyCode: FAIL  ok on  520/ 600   (attack success rate:  13.33%)
malwaregen.SubFunctions                                                           malwaregen.AnyCode: FAIL  ok on  150/ 280   (attack success rate:  46.43%)
malwaregen.TopLevel                                                               malwaregen.AnyCode: PASS  ok on   80/  80
📜 report closed :) /Users/user/.local/share/garak/garak_runs/garak.dffbd8c1-f73c-4963-9a70-7f9461d67241.report.jsonl
📜 report html summary being written to /Users/user/.local/share/garak/garak_runs/garak.dffbd8c1-f73c-4963-9a70-7f9461d67241.report.html
✔️  garak run complete in 59.40s

まとめ

今回はマルウェア生成に関するプローブを利用してGeminiに対する脆弱性診断を実行してみました。LLMをマルウェア開発に応用されてしまうと倫理的に問題があるので、LLMアプリケーションを構築する場合は特にガードレールなどで抑止機構を導入したほうがいいと感じました。これまでいくつかのプローブで検知して検知がされてしまう項目をいくつも見つけているので、これを防げるようなガードレールを導入してアプリケーションを構築してみようと思います。

今回対象とするプローブ

早速検知してみる！

まとめ

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