論文の概要: Mapping LLM Security Landscapes: A Comprehensive Stakeholder Risk Assessment Proposal
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13309v1
- Date: Wed, 20 Mar 2024 05:17:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-21 17:58:10.487120
- Title: Mapping LLM Security Landscapes: A Comprehensive Stakeholder Risk Assessment Proposal
- Title（参考訳）: LLMセキュリティ景観のマッピング:包括的株主リスクアセスメントの提案
- Authors: Rahul Pankajakshan, Sumitra Biswal, Yuvaraj Govindarajulu, Gilad Gressel,
- Abstract要約: 本稿では,従来のシステムにおけるリスク評価手法のようなツールを用いたリスク評価プロセスを提案する。
我々は、潜在的な脅威要因を特定し、脆弱性要因に対して依存するシステムコンポーネントをマッピングするためのシナリオ分析を行う。
3つの主要株主グループに対する脅威もマップ化しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid integration of Large Language Models (LLMs) across diverse sectors has marked a transformative era, showcasing remarkable capabilities in text generation and problem-solving tasks. However, this technological advancement is accompanied by significant risks and vulnerabilities. Despite ongoing security enhancements, attackers persistently exploit these weaknesses, casting doubts on the overall trustworthiness of LLMs. Compounding the issue, organisations are deploying LLM-integrated systems without understanding the severity of potential consequences. Existing studies by OWASP and MITRE offer a general overview of threats and vulnerabilities but lack a method for directly and succinctly analysing the risks for security practitioners, developers, and key decision-makers who are working with this novel technology. To address this gap, we propose a risk assessment process using tools like the OWASP risk rating methodology which is used for traditional systems. We conduct scenario analysis to identify potential threat agents and map the dependent system components against vulnerability factors. Through this analysis, we assess the likelihood of a cyberattack. Subsequently, we conduct a thorough impact analysis to derive a comprehensive threat matrix. We also map threats against three key stakeholder groups: developers engaged in model fine-tuning, application developers utilizing third-party APIs, and end users. The proposed threat matrix provides a holistic evaluation of LLM-related risks, enabling stakeholders to make informed decisions for effective mitigation strategies. Our outlined process serves as an actionable and comprehensive tool for security practitioners, offering insights for resource management and enhancing the overall system security.
- Abstract（参考訳）: 様々な分野にまたがる大規模言語モデル(LLM)の急速な統合は、テキスト生成や問題解決タスクにおいて顕著な能力を示す転換期を告げている。
しかし、この技術進歩には重大なリスクと脆弱性が伴う。
継続的なセキュリティ強化にもかかわらず、攻撃者はこれらの弱点を継続的に利用し、LLMの全体的な信頼性に疑念を抱いた。
問題を複雑にすることで、企業は潜在的な結果の深刻さを理解せずに、LLM統合システムをデプロイしています。
OWASPとMITREによる既存の研究は、脅威と脆弱性の概観を提供するが、この新しい技術に取り組んでいるセキュリティ実践者、開発者、および重要な意思決定者に対するリスクを直接的かつ簡潔に分析するための方法が欠けている。
このギャップに対処するために,従来のシステムで使用されるOWASPリスク評価手法のようなツールを用いたリスク評価プロセスを提案する。
我々は、潜在的な脅威要因を特定し、脆弱性要因に対して依存するシステムコンポーネントをマッピングするためのシナリオ分析を行う。
この分析により,サイバー攻撃の可能性を評価する。
その後、包括的脅威行列を導出するために、徹底的な影響分析を行う。
また、モデルの微調整に従事する開発者、サードパーティのAPIを利用するアプリケーション開発者、エンドユーザの3つの主要なステークホルダグループに対する脅威もマップします。
提案した脅威行列は、LCM関連リスクの全体的評価を提供し、利害関係者が効果的な緩和戦略の判断を下せるようにする。
我々の概説したプロセスは、セキュリティ実践者の行動可能で包括的なツールとして機能し、リソース管理の洞察を提供し、システム全体のセキュリティを強化します。
関連論文リスト
- SafeBench: A Safety Evaluation Framework for Multimodal Large Language Models [75.67623347512368]
MLLMの安全性評価を行うための総合的なフレームワークであるツールンを提案する。
我々のフレームワークは、包括的な有害なクエリデータセットと自動評価プロトコルで構成されています。
本研究では,広く利用されている15のオープンソースMLLMと6つの商用MLLMの大規模実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-24T17:14:40Z) - EAIRiskBench: Towards Evaluating Physical Risk Awareness for Task Planning of Foundation Model-based Embodied AI Agents [47.69642609574771]
EAI(Embodied AI)は、高度なAIモデルを現実世界のインタラクションのための物理的なエンティティに統合する。
高レベルのタスク計画のためのEAIエージェントの"脳"としてのファンデーションモデルは、有望な結果を示している。
しかし、これらのエージェントの物理的環境への展開は、重大な安全性上の課題を呈している。
EAIRiskBenchは、EAIシナリオにおける自動物理的リスクアセスメントのための新しいフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-08T13:19:37Z) - Threat Modelling and Risk Analysis for Large Language Model (LLM)-Powered Applications [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、高度な自然言語処理機能を提供することによって、様々なアプリケーションに革命をもたらした。
本稿では,LSMを利用したアプリケーションに適した脅威モデリングとリスク分析について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-16T16:43:58Z) - Large Language Models for Cyber Security: A Systematic Literature Review [14.924782327303765]
サイバーセキュリティ(LLM4Security)における大規模言語モデルの適用に関する文献の総合的なレビューを行う。
LLMは、脆弱性検出、マルウェア分析、ネットワーク侵入検出、フィッシング検出など、幅広いサイバーセキュリティタスクに応用されている。
第3に、細調整、転送学習、ドメイン固有の事前トレーニングなど、特定のサイバーセキュリティドメインにLLMを適用するための有望なテクニックをいくつか特定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-08T02:09:17Z) - Unveiling the Misuse Potential of Base Large Language Models via In-Context Learning [61.2224355547598]
大規模言語モデル(LLM)のオープンソース化は、アプリケーション開発、イノベーション、科学的進歩を加速させる。
我々の調査は、この信念に対する重大な監視を露呈している。
我々の研究は、慎重に設計されたデモを配置することにより、ベースLSMが悪意のある命令を効果的に解釈し実行できることを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-16T13:22:54Z) - Asset-centric Threat Modeling for AI-based Systems [7.696807063718328]
本稿では、AI関連資産、脅威、対策、残留リスクの定量化のためのアプローチおよびツールであるThreatFinderAIを提案する。
このアプローチの実用性を評価するため、参加者はAIベースのヘルスケアプラットフォームのサイバーセキュリティ専門家によって開発された脅威モデルを再現するよう命じられた。
全体として、ソリューションのユーザビリティはよく認識され、脅威の識別とリスクの議論を効果的にサポートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-11T08:40:01Z) - Highlighting the Safety Concerns of Deploying LLMs/VLMs in Robotics [54.57914943017522]
本稿では,大規模言語モデル (LLMs) と視覚言語モデル (VLMs) をロボティクスアプリケーションに統合する際のロバスト性と安全性に関する重要な課題を強調する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-15T22:01:45Z) - Prioritizing Safeguarding Over Autonomy: Risks of LLM Agents for Science [65.77763092833348]
大規模言語モデル(LLM)を利用したインテリジェントエージェントは、自律的な実験を行い、様々な分野にわたる科学的発見を促進する上で、大きな可能性を証明している。
彼らの能力は有望だが、これらのエージェントは安全性を慎重に考慮する必要がある新たな脆弱性も導入している。
本稿では,科学領域におけるLSMをベースとしたエージェントの脆弱性の徹底的な調査を行い,その誤用に伴う潜在的なリスクに光を当て,安全性対策の必要性を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-06T18:54:07Z) - A Security Risk Taxonomy for Prompt-Based Interaction With Large Language Models [5.077431021127288]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)によるセキュリティリスクに着目し,現在の研究のギャップに対処する。
我々の研究は,ユーザモデル通信パイプラインに沿ったセキュリティリスクの分類を提案し,一般的に使用されている機密性,完全性,可用性(CIA)3つのトライアドと並行して,ターゲットタイプと攻撃タイプによる攻撃を分類する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-19T20:22:05Z) - A Framework for Evaluating the Cybersecurity Risk of Real World, Machine
Learning Production Systems [41.470634460215564]
我々はML生産システムにサイバー攻撃を組み込むMulVAL攻撃グラフ生成および分析フレームワークの拡張を開発する。
提案された拡張を使用することで、セキュリティ実践者はMLコンポーネントを含む環境にアタックグラフ分析手法を適用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-05T05:58:11Z) - Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。
我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。
我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-19T13:09:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。