- ジェネレーティブAIがもたらすビジネスの変革は、AI自体が進歩のフライホイールを保証するのに役立つリスクを伴う。
- 20年以上前にオープンインターネットを積極的に取り入れた企業は、その恩恵を受け、現代のネットワークセキュリティに熟達した最初の企業の中に入っていた。
- 企業AIは同様のパターンに従っている。特に強力なジェネレーティブAI機能を持つ組織は、その学びを活用してセキュリティを向上させている。
- ジェネレーティブAIサービスは、大規模言語モデル（LLMs）にとってのトップセキュリティ脅威の3つに対処する方法が提示されている。
- 悪意のあるプロンプトによる攻撃からLLMを保護するために、AIガードレールが最良の対策となる。
- NVIDIA NeMo Guardrailsソフトウェアなど、業界はこの分野でのソリューションを提供し続けている。
- AIモデルを訓練して機密情報を検出・隠蔽することで、機密情報の暴露に対処できる。
- NVIDIA Morpheusを使用すると、AIモデルとアクセラレーテッドパイプラインを作成して、ネットワーク上の機密情報を見つけて保護できる。
- 最善の防御策は、セキュリティ・バイ・デザインのベストプラクティスを使用することである。
- 特権昇格を検出するために別のインラインモデルを訓練することで、AIもLLMのアクセス制御を支援できる。
ジェネレーティブAIによるビジネスの変革は大きなリスクを伴いますが、AIそのものが進歩を保証することができるという興味深い提案です。セキュリティの面でAIの活用法を学び、最新のツールやテクノロジーを活用することが重要であると感じます。
元記事: https://blogs.nvidia.com/blog/ai-cybersecurity-flywheel/