- Search AI会社であるElasticは、Elastic Security Labsが発行した最新の研究「LLM Safety Assessment: The Definitive Guide on Avoiding Risk and Abuses」を公開
- LLM Safety Assessmentは、大規模言語モデル（LLM）の安全性を探求し、LLMの悪用に対する攻撃緩和のベストプラクティスと対策を提供
- Generative AIとLLMの実装は過去18か月で広く採用され、企業の一部が急いで導入しようとしてきたが、これにより攻撃面が拡大し、開発者やセキュリティチームは安全に新興LLM技術を採用する方法について明確なガイダンスがない
- OWASPの研究に基づくLLM攻撃技術に焦点を当てたLLM Safety Assessmentは、リスクの詳細な説明や攻撃を緩和するためのベストプラクティスと対策を提供
- 研究で探求された対策は、企業アーキテクチャの異なる領域をカバーし、主に製品コントロールに焦点を当てている
- GitHubで既に1000以上の検出ルールが公開されているが、Elastic Security LabsはLLM悪用に対する初期検出ルールを追加
- LLMの急速な採用と革新は、この技術をビジネスアプリケーションに統合する機会を増やし、悪意ある者が新興技術の脆弱性を悪用する可能性が高まっている
- 報告書は以下のリンクで入手可能： https://www.elastic.co/security/llm-safety-report（登録が必要）
この記事は、LLM技術の安全性に焦点を当て、攻撃のリスクを軽減するための実践的な方法や対策を提供しています。企業の安全性を向上させるための貴重な情報が含まれており、セキュリティチームや開発者にとって有益なガイドとなるでしょう。
元記事: https://idm.net.au/article/0014763-best-practices-avoid-llm-risks-and-abuses