論文の概要: GenAI Security: Outsmarting the Bots with a Proactive Testing Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18172v1
• Date: Wed, 14 May 2025 12:55:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-01 23:16:01.428643
• Title: GenAI Security: Outsmarting the Bots with a Proactive Testing Framework
• Title（参考訳）: GenAI Security: プロアクティブなテストフレームワークでボットを追い越す
• Authors: Sunil Kumar Jang Bahadur, Gopala Dhar, Lavi Nigam,
• Abstract要約: 本研究は,GenAIシステムの悪用に伴うリスクを軽減するために,積極的なセキュリティ対策の必要性について検討する。 本稿では,敵対的攻撃を克服するための主要なアプローチ,ツール,戦略を含むフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing sophistication and integration of Generative AI (GenAI) models into diverse applications introduce new security challenges that traditional methods struggle to address. This research explores the critical need for proactive security measures to mitigate the risks associated with malicious exploitation of GenAI systems. We present a framework encompassing key approaches, tools, and strategies designed to outmaneuver even advanced adversarial attacks, emphasizing the importance of securing GenAI innovation against potential liabilities. We also empirically prove the effectiveness of the said framework by testing it against the SPML Chatbot Prompt Injection Dataset. This work highlights the shift from reactive to proactive security practices essential for the safe and responsible deployment of GenAI technologies
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAI(GenAI)モデルのさまざまなアプリケーションへの洗練と統合の高まりにより、従来のメソッドが対処に苦労する新たなセキュリティ課題がもたらされる。 本研究は,GenAIシステムの悪用に伴うリスクを軽減するために,積極的なセキュリティ対策の必要性について検討する。 我々は,先進的な敵攻撃を克服するために設計された重要なアプローチ,ツール,戦略を包含する枠組みを提示し,潜在的負債に対するGenAIイノベーションの確保の重要性を強調した。 また、SPML Chatbot Prompt Injection Datasetに対してテストすることで、このフレームワークの有効性を実証的に証明する。 この作業は、GenAIテクノロジの安全かつ責任あるデプロイに必要な、リアクティブからプロアクティブなセキュリティプラクティスへのシフトを強調している。

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