要約:
- AIの急速な発展により、LLMsと共に基本的なガードレール、妥当性チェック、プロンプトベースのセキュリティ対策が不十分であることが明らかになっている。
- AIのデータセキュリティを向上させる戦略を開発する際に、AIを社会工学攻撃に脆弱な人間とみなすことが重要である。
- LLMsに基づくチャットボットはユーザーの支援を目的として設計されているが、これによりLLMsは機密情報の開示やセキュリティ制御の回避に脆弱になる。
- 生成的AIによるセキュリティ上の課題は多様で複雑であり、AI固有の脆弱性を考慮に入れた新しいアプローチが必要である。
- AIシステムへの適切なセキュリティ対策を実施することが重要であり、これにはセキュリティコントロールの実装やデータアクセスのログと監査が含まれる。
感想:
AIの急速な発展に伴い、セキュリティ上の脅威も進化していることが明らかになっています。AIシステムが人間と同じくセキュリティリゴールに従う必要があることは重要なポイントであり、これに対応するためには新たなセキュリティパラダイムが求められています。AIシステムとの適切なデータ取り扱いは、組織にとって不可欠な課題であり、今後ますます重要性を増していくでしょう。
元記事: https://b2b-cyber-security.de/en/large-language-models-llms-and-data-security/