論文の概要: LlamaFirewall: An open source guardrail system for building secure AI agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03574v1
• Date: Tue, 06 May 2025 14:34:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.427386
• Title: LlamaFirewall: An open source guardrail system for building secure AI agents
• Title（参考訳）: LlamaFirewall: セキュアなAIエージェントを構築するためのオープンソースのガードレールシステム
• Authors: Sahana Chennabasappa, Cyrus Nikolaidis, Daniel Song, David Molnar, Stephanie Ding, Shengye Wan, Spencer Whitman, Lauren Deason, Nicholas Doucette, Abraham Montilla, Alekhya Gampa, Beto de Paola, Dominik Gabi, James Crnkovich, Jean-Christophe Testud, Kat He, Rashnil Chaturvedi, Wu Zhou, Joshua Saxe,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、単純なチャットボットから複雑なタスクを実行できる自律エージェントへと進化してきた。 リスクを軽減するための決定論的解決策が欠如していることを考えると、リアルタイムガードレールモニターが不可欠である。 私たちはオープンソースのセキュリティにフォーカスしたガードレールフレームワークであるLlamaFirewallを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5603362829699733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have evolved from simple chatbots into autonomous agents capable of performing complex tasks such as editing production code, orchestrating workflows, and taking higher-stakes actions based on untrusted inputs like webpages and emails. These capabilities introduce new security risks that existing security measures, such as model fine-tuning or chatbot-focused guardrails, do not fully address. Given the higher stakes and the absence of deterministic solutions to mitigate these risks, there is a critical need for a real-time guardrail monitor to serve as a final layer of defense, and support system level, use case specific safety policy definition and enforcement. We introduce LlamaFirewall, an open-source security focused guardrail framework designed to serve as a final layer of defense against security risks associated with AI Agents. Our framework mitigates risks such as prompt injection, agent misalignment, and insecure code risks through three powerful guardrails: PromptGuard 2, a universal jailbreak detector that demonstrates clear state of the art performance; Agent Alignment Checks, a chain-of-thought auditor that inspects agent reasoning for prompt injection and goal misalignment, which, while still experimental, shows stronger efficacy at preventing indirect injections in general scenarios than previously proposed approaches; and CodeShield, an online static analysis engine that is both fast and extensible, aimed at preventing the generation of insecure or dangerous code by coding agents. Additionally, we include easy-to-use customizable scanners that make it possible for any developer who can write a regular expression or an LLM prompt to quickly update an agent's security guardrails.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、単純なチャットボットから、プロダクションコードを編集したり、ワークフローを編成したり、WebページやEメールのような信頼できないインプットに基づいてより高度なアクションを取るといった複雑なタスクを実行できる自律エージェントへと進化してきた。 これらの機能は、モデルファインチューニングやチャットボットにフォーカスしたガードレールなど、既存のセキュリティ対策が完全に対処できないような、新たなセキュリティリスクをもたらす。 これらのリスクを軽減するための決定論的解決策が欠如していることを考えると、防衛の最終レイヤとして機能するリアルタイムガードレールモニターと、システムレベル、ユースケース固有の安全ポリシーの定義と実施が不可欠である。 我々はLlamaFirewallを紹介した。LlamaFirewallは、AI Agentsに関連するセキュリティリスクに対する防御の最終レイヤとして設計された、オープンソースのセキュリティにフォーカスしたガードレールフレームワークである。 当社のフレームワークは,3つの強力なガードレールを通じて,プロンプトインジェクション,エージェントのミスアライメント,セキュリティ上のリスクを緩和する。 PromptGuard 2は,最先端のパフォーマンスを明確化する汎用ジェイルブレイク検出器であり,エージェントアライメントチェック(エージェントアライメントチェック)は,インジェクションとゴールアライメントに対するエージェントの推論を検査するチェーンオブコンディショナーである。 さらに、正規表現やLLMプロンプトを書けばエージェントのセキュリティガードレールを迅速に更新できるような、使いやすくカスタマイズ可能なスキャナも備えています。

関連論文リスト

• DoomArena: A framework for Testing AI Agents Against Evolving Security Threats [84.94654617852322]
  本稿では,AIエージェントのセキュリティ評価フレームワークであるDoomArenaを紹介する。 プラグインフレームワークであり、現実的なエージェントフレームワークと簡単に統合できる。 モジュールであり、エージェントがデプロイされる環境の詳細から攻撃の開発を分離する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-18T20:36:10Z)
• Guardians of the Agentic System: Preventing Many Shots Jailbreak with Agentic System [0.8136541584281987]
  本研究は,3つの検査手法を用いて,逆チューリングテストによりローグエージェントを検出し,マルチエージェントシミュレーションにより知覚的アライメントを解析する。 GEMINI 1.5 Pro と llama-3.3-70B, Deepseek r1 モデルを用いて, 抗ジェイルブレイクシステムを開発した。 GEMINI 1.5 Proの94%の精度など、検出能力は強いが、長時間の攻撃を受けた場合、システムは永続的な脆弱性に悩まされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-23T23:35:15Z)
• Automating Prompt Leakage Attacks on Large Language Models Using Agentic Approach [9.483655213280738]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)の安全性を評価するための新しいアプローチを提案する。 我々は、プロンプトリークをLLMデプロイメントの安全性にとって重要な脅威と定義する。 我々は,協調エージェントが目的のLLMを探索・活用し,そのプロンプトを抽出するマルチエージェントシステムを実装した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T08:17:32Z)
• The Task Shield: Enforcing Task Alignment to Defend Against Indirect Prompt Injection in LLM Agents [6.829628038851487]
  大きな言語モデル(LLM)エージェントは、ツール統合を通じて複雑な現実世界のタスクを実行できる対話アシスタントとして、ますます多くデプロイされている。 特に間接的なプロンプトインジェクション攻撃は、外部データソースに埋め込まれた悪意のある命令が、エージェントを操作してユーザの意図を逸脱させる、重大な脅威となる。 我々は,エージェントのセキュリティが有害な行為を防止し,タスクアライメントを確保するためには,すべてのエージェントアクションをユーザ目的に役立てる必要がある,という新たな視点を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-21T16:17:48Z)
• AgentHarm: A Benchmark for Measuring Harmfulness of LLM Agents [84.96249955105777]
  LLMエージェントは誤用された場合、より大きなリスクを引き起こすが、その堅牢性は未発見のままである。 我々は, LLMエージェント誤用の研究を容易にするために, AgentHarmと呼ばれる新しいベンチマークを提案する。 主要なLLMは、ジェイルブレイクなしで悪意のあるエージェント要求に驚くほど準拠している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T17:39:22Z)
• GuardAgent: Safeguard LLM Agents by a Guard Agent via Knowledge-Enabled Reasoning [79.07152553060601]
  安全ガード要求を満たすか否かを動的に確認し,目標エージェントを保護する最初のガードレールエージェントであるガードアジェントを提案する。 特にGuardAgentは、まず安全ガードの要求を分析してタスクプランを生成し、それからその計画をガードレールコードにマップして実行します。 GuardAgentは,98%,83%以上のガードレールアキュラシーを有する2つのベンチマークにおいて,異なる種類のエージェントに対する違反行為を効果的に抑制することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T14:49:26Z)
• Watch Out for Your Agents! Investigating Backdoor Threats to LLM-Based Agents [47.219047422240145]
  我々は、LSMベースのエージェントに対して、典型的な安全脅威であるバックドアアタックの1つを調査する第一歩を踏み出した。 具体的には、ユーザ入力とモデル出力のみを操作できる従来のLDMに対するバックドア攻撃と比較して、エージェントバックドア攻撃はより多様で隠蔽的な形式を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-17T06:48:45Z)

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。