CoTプロンプトに対するアドバーサリアル攻撃と堅牢なガードレール設計

CoTプロンプトに対するアドバーサリアル攻撃と堅牢なガードレール設計とは

「CoTプロンプトに対するアドバーサリアル攻撃と堅牢なガードレール設計」とは、大規模言語モデル（LLM）のChain-of-Thought（思考連鎖、CoT）プロンプティングが悪意ある入力によって誤った推論や望ましくない出力を生成するよう誘導される攻撃手法を指し、それに対抗する防御策を設計する概念です。CoTはAIに複雑な問題を段階的に解決させる強力な手法ですが、アドバーサリアル攻撃はCoTの推論プロセスを操作し、安全性や信頼性を損なう可能性があります。堅牢なガードレール設計は、このような攻撃からCoTプロンプトを保護し、AIシステムが予測可能かつ安全な振る舞いを維持するために不可欠です。入力検証、推論過程監視、異常検出、出力フィルタリングなどが含まれます。

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