- 大規模言語モデル（LLM）の安全性を探り、攻撃緩和のベストプラクティスと対策を提供
- Generative AIとLLMの実装が広く採用され、攻撃範囲が拡大
- 企業リーダーはLLMの採用に不安を感じており、セキュリティガイドラインが不足
- OWASPの研究に基づくLLM攻撃手法の解説と対策提案
- 企業アーキテクチャの異なる分野をカバーする対策が探究されている
- GitHubで1000以上の検出ルールが公開されており、LLM悪用の検出ルールも追加
- LLMの迅速な採用と革新により、新技術の脆弱性を悪用する機会が増加
- データ収集と分析の標準化が業界の安全性向上に寄与
- LLM用の検出ルールが検出ルールリポジトリに組み込まれ、脅威のモニタリングを可能に
LLMの安全性を考えた研究や対策の重要性が強調されています。セキュリティ対策の普及と業界全体の安全性向上が期待されます。