論文の概要: The Information Security Awareness of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13207v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 11:09:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:49.452396
• Title: The Information Security Awareness of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの情報セキュリティ意識
• Authors: Ofir Cohen, Gil Ari Agmon, Asaf Shabtai, Rami Puzis,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な背景を持つ人々の生活の様々な側面を支援するために、ユビキタスになった。 情報セキュリティ意識(ISA)の観点からの行動調査は, 極めて不十分である。 現在最も人気のあるLCMのいくつかに固有のISAは様々であり、ほとんどのモデルでは、明確なセキュリティコンテキストでユーザープロンプトを必要とする。 これらのシナリオは、モバイル分類で定義されたすべての焦点領域に関して評価されたモデルをベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.099180262701944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The popularity of large language models (LLMs) continues to increase, and LLM-based assistants have become ubiquitous, assisting people of diverse backgrounds in many aspects of life. Significant resources have been invested in the safety of LLMs and their alignment with social norms. However, research examining their behavior from the information security awareness (ISA) perspective is lacking. Chatbots and LLM-based assistants may put unwitting users in harm's way by facilitating unsafe behavior. We observe that the ISA inherent in some of today's most popular LLMs varies significantly, with most models requiring user prompts with a clear security context to utilize their security knowledge and provide safe responses to users. Based on this observation, we created a comprehensive set of 30 scenarios to assess the ISA of LLMs. These scenarios benchmark the evaluated models with respect to all focus areas defined in a mobile ISA taxonomy. Among our findings is that ISA is mildly affected by changing the model's temperature, whereas adjusting the system prompt can substantially impact it. This underscores the necessity of setting the right system prompt to mitigate ISA weaknesses. Our findings also highlight the importance of ISA assessment for the development of future LLM-based assistants.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の人気は増加し続けており、LCMベースのアシスタントは、生活の様々な面で様々な背景を持つ人々を支援するために、ユビキタスになりつつある。 LLMの安全性と社会的規範との整合性に重要なリソースが投資されている。 しかし,情報セキュリティ意識(ISA)の観点からの行動調査は不十分である。 チャットボットとLLMベースのアシスタントは、無知なユーザーを危険に晒し、安全でない行動を促進させる。 現在最も人気のあるLCMのいくつかに固有のISAは、多くのモデルでは、セキュリティ知識を活用し、ユーザに対して安全な応答を提供するために、明確なセキュリティコンテキストを持つユーザプロンプトを必要とする。 そこで本研究では,LLMのISAを評価するために,30のシナリオを包括的にまとめた。 これらのシナリオは、モバイルISA分類で定義されたすべての焦点領域に関して評価されたモデルをベンチマークする。 その結果,ISAはモデル温度の変化による影響が軽度であるのに対して,システムプロンプトの調整は影響が大きいことがわかった。 これにより、ISAの弱点を軽減するための適切なシステムの設定の必要性が浮き彫りになる。 また,今後のLCMベースアシスタント開発におけるISAアセスメントの重要性も浮き彫りにした。

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