LLMに対するプロンプトインジェクション攻撃の検知と防御策

LLMに対するプロンプトインジェクション攻撃の検知と防御策とは

LLMに対するプロンプトインジェクション攻撃の検知と防御策とは、大規模言語モデル（LLM）が悪意ある入力（プロンプト）によって、本来意図しない情報漏洩、誤情報生成、不正な操作などを実行することを防ぐための技術と手法の総称です。この攻撃は、ユーザーからの指示や隠れた命令を巧みに組み込むことでLLMの振る舞いを乗っ取ることを目的とします。その検知には、入力プロンプトの異常性分析やモデル内部の挙動監視が含まれ、防御策としては、入力のサニタイズ、出力のフィルタリング、モデルのファインチューニング、サンドボックス環境での実行、人間の介入による監視などが挙げられます。これは、より広範な『AI活用のAIセキュリティ』という親トピックの一部であり、AIシステムの信頼性と安全性を確保する上で極めて重要な対策と位置づけられています。

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