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यह शोधपत्र बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (एलएलएम) पर आधारित स्वायत्त एजेंटों की सुरक्षा कमज़ोरियों का मूल्यांकन करने वाले एक व्यापक अध्ययन के परिणाम प्रस्तुत करता है। हम दर्शाते हैं कि एलएलएम का उपयोग अनुमान इंजन के रूप में करने वाले स्वायत्त एजेंट विभिन्न आक्रमण वेक्टरों (प्रत्यक्ष त्वरित इंजेक्शन, आरएजी बैकडोर और अंतर-एजेंट ट्रस्ट) का फायदा उठाकर पूरे सिस्टम पर कब्ज़ा कर सकते हैं। जीपीटी-4, क्लाउड-4 और जेमिनी-2.5 सहित 18 अत्याधुनिक एलएलएम पर किए गए प्रयोगों से पता चलता है कि इनमें से अधिकांश मॉडल प्रत्यक्ष त्वरित इंजेक्शन और आरएजी बैकडोर हमलों के साथ-साथ अंतर-एजेंट विश्वास संबंधों का फायदा उठाने वाले हमलों के प्रति भी संवेदनशील हैं। यह साइबर सुरक्षा खतरों में एक बड़ा बदलाव दर्शाता है, जो यह सुझाव देता है कि एआई उपकरणों का उपयोग स्वयं परिष्कृत आक्रमण वेक्टरों के रूप में किया जा सकता है।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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हम एलएलएम-आधारित स्वायत्त एजेंटों की सुरक्षा कमजोरियों को स्पष्ट रूप से प्रस्तुत करते हैं और दर्शाते हैं कि विभिन्न आक्रमण माध्यमों के माध्यम से सिस्टम अधिग्रहण संभव है।
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हमने पाया कि कई नवीनतम एलएलएम प्रत्यक्ष शीघ्र इंजेक्शन और आरएजी बैकडोर हमलों के साथ-साथ एजेंटों के बीच विश्वास संबंधों का फायदा उठाने वाले हमलों के प्रति भी संवेदनशील हैं।
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इसमें एलएलएम के सुरक्षा जोखिमों पर जागरूकता और अनुसंधान बढ़ाने की आवश्यकता पर प्रकाश डाला गया है, तथा साइबर सुरक्षा खतरों में आमूलचूल परिवर्तन का सुझाव दिया गया है।
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Limitations:
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इस अध्ययन में प्रयुक्त एलएलएम और आक्रमण तकनीकों के प्रकार और दायरा सीमित हो सकता है।
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हमले की सफलता दर और वास्तविक दुनिया के वातावरण में इसके प्रभाव को निर्धारित करने के लिए आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
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एलएलएम की सुरक्षा बढ़ाने के लिए विशिष्ट तकनीकी समाधानों का अभाव है।
