論文の概要: Threat Modelling and Risk Analysis for Large Language Model (LLM)-Powered Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11007v1
- Date: Sun, 16 Jun 2024 16:43:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 19:32:56.963174
- Title: Threat Modelling and Risk Analysis for Large Language Model (LLM)-Powered Applications
- Title(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)を用いた脅威モデリングとリスク分析
- Authors: Stephen Burabari Tete,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The advent of Large Language Models (LLMs) has revolutionized various applications by providing advanced natural language processing capabilities. However, this innovation introduces new cybersecurity challenges. This paper explores the threat modeling and risk analysis specifically tailored for LLM-powered applications. Focusing on potential attacks like data poisoning, prompt injection, SQL injection, jailbreaking, and compositional injection, we assess their impact on security and propose mitigation strategies. We introduce a framework combining STRIDE and DREAD methodologies for proactive threat identification and risk assessment. Furthermore, we examine the feasibility of an end-to-end threat model through a case study of a custom-built LLM-powered application. This model follows Shostack's Four Question Framework, adjusted for the unique threats LLMs present. Our goal is to propose measures that enhance the security of these powerful AI tools, thwarting attacks, and ensuring the reliability and integrity of LLM-integrated systems.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)の出現は、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。
しかし、このイノベーションは新たなサイバーセキュリティの課題をもたらす。
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。
データ中毒、プロンプトインジェクション、SQLインジェクション、ジェイルブレイク、コンポジションインジェクションといった潜在的な攻撃に焦点を当てて、セキュリティへの影響を評価し、緩和戦略を提案する。
本稿では,プロアクティブな脅威識別とリスクアセスメントのためのSTRIDEとDREADを組み合わせたフレームワークを提案する。
さらに, エンド・ツー・エンドの脅威モデルの実現可能性について, カスタム・ビルディング LLM を応用したケーススタディにより検討した。
このモデルはShostack氏の4つの質問フレームワークに従っており、LLMが持つユニークな脅威に合わせて調整されている。
我々の目標は、これらの強力なAIツールのセキュリティを強化し、攻撃を阻止し、LLM統合システムの信頼性と整合性を確保する手段を提案することである。
関連論文リスト
- Operationalizing a Threat Model for Red-Teaming Large Language Models (LLMs) [17.670925982912312]
Red-teamingは、大規模言語モデル(LLM)の脆弱性を特定するテクニックである。
本稿では,LLM に対するリピート攻撃に関する詳細な脅威モデルを提案し,知識の体系化(SoK)を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-20T17:05:04Z) - A Survey of Attacks on Large Vision-Language Models: Resources, Advances, and Future Trends [78.3201480023907]
LVLM(Large Vision-Language Models)は、多モーダルな理解と推論タスクにまたがる顕著な能力を示す。
LVLMの脆弱性は比較的過小評価されており、日々の使用において潜在的なセキュリティリスクを生じさせる。
本稿では,既存のLVLM攻撃の様々な形態について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-10T06:57:58Z) - Defending Large Language Models Against Attacks With Residual Stream Activation Analysis [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は敵の脅威に対して脆弱である。
本稿では, LLM へのホワイトボックスアクセスを前提とした, 革新的な防御戦略を提案する。
そこで本研究では,アタックプロンプト分類のための残差ストリームの固有なアクティベーションパターンを解析するための新しい手法を適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-05T13:06:33Z) - Generative AI and Large Language Models for Cyber Security: All Insights You Need [0.06597195879147556]
本稿では,ジェネレーティブAIとLarge Language Models(LLMs)によるサイバーセキュリティの将来を概観する。
ハードウェア設計のセキュリティ、侵入検知、ソフトウェアエンジニアリング、設計検証、サイバー脅威インテリジェンス、マルウェア検出、フィッシング検出など、さまざまな領域にわたるLCMアプリケーションを探索する。
GPT-4, GPT-3.5, Mixtral-8x7B, BERT, Falcon2, LLaMA などのモデルの発展に焦点を当て, LLM の進化とその現状について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-21T13:02:27Z) - 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) - Mapping LLM Security Landscapes: A Comprehensive Stakeholder Risk Assessment Proposal [0.0]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-20T05:17:22Z) - RigorLLM: Resilient Guardrails for Large Language Models against Undesired Content [62.685566387625975]
現在の緩和戦略は効果はあるものの、敵の攻撃下では弾力性がない。
本稿では,大規模言語モデルのための弾力性ガードレール(RigorLLM)について紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-19T07:25:02Z) - Data Poisoning for In-context Learning [49.77204165250528]
In-context Learning (ICL)は、新しいタスクに適応する革新的な能力として認識されている。
本論文は、ICLのデータ中毒に対する感受性の重大な問題について述べる。
ICLの学習メカニズムを活用するために考案された特殊攻撃フレームワークであるICLPoisonを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-03T14:20:20Z) - A Security Risk Taxonomy for Large Language Models [5.120567378386615]
本稿では,大規模言語モデル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。
本研究は,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法を提案する。
ターゲットと攻撃タイプによる攻撃を、プロンプトベースのインタラクションスキームに分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-19T20:22:05Z) - Safety Assessment of Chinese Large Language Models [51.83369778259149]
大規模言語モデル(LLM)は、侮辱や差別的なコンテンツを生成し、誤った社会的価値を反映し、悪意のある目的のために使用されることがある。
安全で責任があり倫理的なAIの展開を促進するため、LLMによる100万の強化プロンプトとレスポンスを含むセーフティプロンプトをリリースする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-20T16:27:35Z) - SAMBA: Safe Model-Based & Active Reinforcement Learning [59.01424351231993]
SAMBAは、確率論的モデリング、情報理論、統計学といった側面を組み合わせた安全な強化学習のためのフレームワークである。
我々は,低次元および高次元の状態表現を含む安全な力学系ベンチマークを用いて,アルゴリズムの評価を行った。
アクティブなメトリクスと安全性の制約を詳細に分析することで,フレームワークの有効性を直感的に評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-12T10:40:46Z)
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。