「大規模言語モデルへの攻撃：LLMOpsとセキュリティ」

Attacks on Large Language Models LLMOps and Security

内部言語モデルの展開における脆弱性の評価とリスクの軽減

AIセキュリティの領域では、スポットライトはしばしば目立つファサードであるプロンプトに当たります。それは公開面を持ち、私たちの想像力を捉えながら同時に脆弱性を露呈させます: 悪意のあるコンテンツの生成の可能性、データプライバシーへの懸念、インジェクションや悪用の潜在的な脅威、および攻撃的な対話の広範な領域です。しかし、私の焦点はこの表面の下にあり、未踏の領域に踏み込んでいます。

大規模言語モデル（LLM）の自社展開の複雑なメカニズムと、それらの防御を破ろうとする悪意のある行為者によって引き起こされる課題に魅了されています。企業がインハウスのLLMをますます採用するにつれて、セキュリティは優先事項となります。

実際、多くの大企業にとって唯一の実行可能なオプションとなりつつあり、彼らが独自のデータを活用するためのAIを活用できるようになります – GitHubやJiraのオンプレミスバージョンのように不可欠になっています。このトレンドは、AppleやSamsungなどのテクノロジージャイアントさえも、従業員が外部のLLMリソースを利用することを禁止するように促しています。例えばCiscoは最近、この問題に対処するために独自のセキュリティ製品にブロッキング機能を統合しました。

Google、OpenAI、Anthropicなどの定額制プロバイダが、大規模かつパワフルなLLMへのアクセスにおいて今後も支配的な立場を維持する可能性は高いですが、風景は変わりつつあります。オープンアクセスモデル（Metaのおかげで！）やファインチューニング、蒸留、量子化などの新しい技術の継続的な出現により、「みんなのためのLLM」が現実のものとなる未来が見えてきています。長期的には、進歩の潮流にはどんな堀も耐えられません。