論文の概要: Risks of Practicing Large Language Models in Smart Grid: Threat Modeling and Validation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06237v2
• Date: Sun, 17 Nov 2024 07:17:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:26:04.677052
• Title: Risks of Practicing Large Language Models in Smart Grid: Threat Modeling and Validation
• Title（参考訳）: スマートグリッドにおける大規模言語モデルの実践リスク:脅威モデリングと検証
• Authors: Jiangnan Li, Yingyuan Yang, Jinyuan Sun,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は人工知能の重要なブレークスルーである。 以前の文献で示されているように、AI技術は様々なタイプの攻撃に影響を受けやすい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8668148171910115
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) represent significant breakthroughs in artificial intelligence and hold considerable potential for applications within smart grids. However, as demonstrated in previous literature, AI technologies are susceptible to various types of attacks. It is crucial to investigate and evaluate the risks associated with LLMs before deploying them in critical infrastructure like smart grids. In this paper, we systematically evaluated the risks of LLMs and identified two major types of attacks relevant to potential smart grid LLM applications, presenting the corresponding threat models. We also validated these attacks using popular LLMs and real smart grid data. Our validation demonstrates that attackers are capable of injecting bad data and retrieving domain knowledge from LLMs employed in different smart grid applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、人工知能の重要なブレークスルーであり、スマートグリッド内のアプリケーションにかなりの可能性を秘めている。 しかし、以前の文献で示されているように、AI技術は様々なタイプの攻撃に影響を受けやすい。 スマートグリッドのような重要なインフラに展開する前に,LSMに関連するリスクを調査し,評価することが重要である。 本稿では,LLMのリスクを体系的に評価し,潜在的なスマートグリッドLLMアプリケーションに関連する2つの主要な攻撃タイプを特定し,それに対応する脅威モデルを示す。 また、人気のあるLSMと実際のスマートグリッドデータを用いて、これらの攻撃を検証した。 我々の検証は、攻撃者が悪データを注入し、異なるスマートグリッドアプリケーションで使用されるLLMからドメイン知識を取得することができることを示す。

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