Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

The Information Security Awareness of Large Language Models

Created by
  • Haebom

作者

Ofir Cohen, Gil Ari Agmon, Asaf Shabtai, Rami Puzis

概要

本論文は、大規模言語モデル（LLM）ベースのアシスタントの情報セキュリティ認識（ISA）レベルを測定する自動化された方法を提示します。既存の研究で取り上げられているLLMのセキュリティ知識だけでなく、暗黙のセキュリティコンテキストを理解し、安全でない要求を拒否するための重要な態度と行動までを含むISAを30のモバイルISA分類項目を使用して測定します。実際のシナリオを通じて、暗黙のセキュリティリスクとユーザー満足度の間の緊張関係を構築し、主要LLMのISAレベルを評価したところ、ほとんどのモデルは中レベルまたは低レベルのISAを示しています。特に、同モデル系の小型変種はさらに危険であり、最新バージョンでもISAが一貫して向上しないため、プロバイダがこの問題解決に積極的に努力していないことを示唆する。これは、現在LLMの展開に広範な脆弱性が存在することを示しており、特に小型の亜種を含むほとんどの人気モデルがユーザーを体系的に危険にさらす可能性があることを意味します。本論文では、モデルシステムのプロンプトにセキュリティ認識ガイドラインを組み込んで、LLMが安全でない要求をよりよく検出して拒否するのを助ける実用的な緩和策を提示します。

Takeaways、Limitations

•
Takeaways：
◦
LLMベースのアシスタントの情報セキュリティ認識（ISA）レベルが全体的に低いことを明らかにすることで、ユーザーのサイバーセキュリティリスクを警告します。
◦
LLMの小型亜種はより高いリスクをもたらす可能性があることを示しています。
◦
LLMプロバイダは、ISAの向上に積極的な努力を払っていないことを指摘しています。
◦
モデルシステムのプロンプトにセキュリティ認識ガイドラインを組み込む実用的な緩和策を提示します。
•
Limitations：
◦
本論文で提示されたISA測定法の一般化の可能性に関するさらなる研究が必要である。
◦
さまざまなLLMアーキテクチャと学習データに対するISAの影響をより詳細に分析する必要があります。
◦
提示された緩和策の効果の実証的研究が必要である。
👍
Made with Slashpage