「誰もがLLMプロンプトインジェクションから安全ではありません」
「LLMプロンプトインジェクションによる安全への懸念は日常的」
戦い方をここに示します
SQLインジェクション攻撃について聞いたことがあると思います。SQLインジェクションは、攻撃者がフロントエンドアプリケーションで使用されるフィールドやパラメータに悪意のあるSQLコードを注入することが起こります。
たとえば、上記のコードスニペットは、データの漏洩、つまりSQLデータベース全体の盗難と賛美を迅速に引き起こす可能性があります。LLMの台頭により、同様のタイプの攻撃が革命を揺るがす脅威となっています。この記事では、次のことを学びます：
- LLMプロンプトインジェクションとは何か
- なぜそれが発生するのか
- そして、アプリケーションオーナーとしてその効果を緩和する方法
この記事を読むべき人は誰ですか？
このブログ投稿は誰に役立つでしょうか？LLMをアプリケーションに実装しようとしている人はいますか？
この記事の内容はどれくらい高度ですか？ LLMの用語に既に精通している人なら、内容を理解できるはずです。
大規模言語モデル（LLM）におけるプロンプトインジェクションとは何ですか？
SQLと同様に、LLMのプロンプトインジェクションは、GPT-4などのLLMのトラブルを引き起こす能力として浮上しています。この方法では、ユーザーが特定のプロンプトを注入して、モデルがフロントエンドでユーザーに公開すべきではない学習データを公開するように戦略的に誘導することができます。
以下に例を示します：
なぜLLMプロンプトインジェクションが発生するのですか？
- 過度に広範なトレーニングデータ：LLMはインターネットからの多様なデータセットで訓練され、その知識はさまざまなトピックに及びます。場合によっては、訓練データには誤って機密情報や秘密の情報が含まれている可能性があります。
- トレーニング中のコンテンツフィルタリングの不足：言語モデルは訓練フェーズ中に積極的に機密情報をフィルタリングすることはありません。モデルが対話の中でそのような情報を共有しないという前提に依存しています。
- データソースの固有バイアス：もし…
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
