論文の概要: Exploring Potential Prompt Injection Attacks in Federated Military LLMs and Their Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18416v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 15:14:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:14:28.076946
• Title: Exploring Potential Prompt Injection Attacks in Federated Military LLMs and Their Mitigation
• Title（参考訳）: 連邦軍用LLMにおける潜在的プロンプトインジェクション攻撃の探索とその軽減
• Authors: Youngjoon Lee, Taehyun Park, Yunho Lee, Jinu Gong, Joonhyuk Kang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を開発するための軍事協力において,連邦学習(FL)がますます採用されている。 迅速なインジェクション攻撃-入力プロンプトの有害な操作は、運用上のセキュリティを損なう恐れがあり、意思決定を妨害し、同盟国間の信頼を損なう可能性のある、新たな脅威を規定する。 我々は,技術と政策の両面を取り入れた人間とAIの協調的な枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0175628677371935
• License:
• Abstract: Federated Learning (FL) is increasingly being adopted in military collaborations to develop Large Language Models (LLMs) while preserving data sovereignty. However, prompt injection attacks-malicious manipulations of input prompts-pose new threats that may undermine operational security, disrupt decision-making, and erode trust among allies. This perspective paper highlights four potential vulnerabilities in federated military LLMs: secret data leakage, free-rider exploitation, system disruption, and misinformation spread. To address these potential risks, we propose a human-AI collaborative framework that introduces both technical and policy countermeasures. On the technical side, our framework uses red/blue team wargaming and quality assurance to detect and mitigate adversarial behaviors of shared LLM weights. On the policy side, it promotes joint AI-human policy development and verification of security protocols. Our findings will guide future research and emphasize proactive strategies for emerging military contexts.
• Abstract（参考訳）: 連邦学習(FL)は、データの主権を維持しながら、大規模言語モデル(LLM)を開発するための軍事協力において、ますます採用されている。 しかし、迅速なインジェクション攻撃-入力プロンプトの有害な操作は、運用上のセキュリティを損なう可能性のある新たな脅威、意思決定を妨害し、同盟国間の信頼を損なう可能性がある。 このパースペクティブペーパーは、秘密データ漏洩、フリーライダのエクスプロイト、システム破壊、誤情報拡散の4つの潜在的な脆弱性を浮き彫りにしている。 これらのリスクに対処するため,技術と政策の両面での協調的な枠組みを提案する。 技術的には、我々のフレームワークは赤と青のチームウォーガミングと品質保証を使用して、共有LLM重みの敵行動を検出し、緩和します。 政策面では、AIと人間の共同政策開発とセキュリティプロトコルの検証を促進する。 我々の発見は今後の研究の指針となり、新たな軍事状況に対する積極的な戦略を強調します。

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