「大規模言語モデルのダークサイドの理解：セキュリティの脅威と脆弱性に関する包括的なガイド」

Understanding the Dark Side of Large-scale Language Models A Comprehensive Guide on Security Threats and Vulnerabilities

LLM（言語モデル）は、近年自然言語処理（NLP）のコミュニティでますます人気が高まっています。ニューラルネットワークベースの機械学習モデルのスケーリングにより、人間が生成するのとほぼ区別がつかないほど自然な言語を生成できるモデルが最近の進歩を遂げています。

LLMは、コード生成の支援からメールの作成、大学の宿題の共同執筆まで、人間の生産性を向上させることができ、法律、数学、心理学、医学などのさまざまな分野で驚異的な結果を示しています。しかし、これらの進歩にも関わらず、学術コミュニティはテキスト生成能力の悪用に関連する多くの問題を指摘しています。

そのため、ティルブルフ大学とロンドン大学カレッジの研究者は、LLMの安全性とセキュリティに関する研究の現状を調査し、危険性、予防策、セキュリティの穴に従って既存の技術を分類することで、タクソノミーを提供しています。LLMの高度な生成能力は、フィッシングメール、マルウェア、虚偽情報の作成など、脅威の温床となり得ます。

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既存の取り組みは、コンテンツフィルタリング、人間のフィードバックからの強化学習、レッドチーミングなど、これらの能力がもたらすリスクを軽減することを目的としています。しかし、不十分な対策から欠陥が生じ、ジェイルブレイキングや即時インジェクションなどの技術が隠されます。これにより、以前に無効化された脅威が再び現れる可能性があります。研究者は、各分野ごとに主要な用語を明確にし、学術的および実世界の例について包括的な参考文献を提示しています。

論文では、完全に排除しないLLMの望ましくない行動に対処するためのいかなる技術も、モデルを敵対的なクイック攻撃に対して脆弱にすると説明しています。研究は同様の観点を持ち、言語を含むファウンデーションモデルを指すLarge AI Models（LAIMs）は、トレーニングデータに起因する3つの特徴により、本質的に安全性がなく脆弱であると指摘しています。また、モデルのセキュリティを向上させるためにベースラインモデルからの精度の大幅な低下があることも指摘しています。標準モデルの精度と敵対的な介入に対する耐性との間には、必然的なトレードオフが存在するとされています。このような議論は、LLMの実用性とセキュリティの緊張関係をさらに問いただしており、LLMの提供者とユーザーの両方がこのトレードオフを慎重に考慮することが重要です。

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