プライベートLLMに迫る危機　AIによる情報漏えいや不正学習を防ぐ必要性

プライベートLLMの導入が進む一方、LLM自体を狙う攻撃への対策が課題になっています。
フォーティネットジャパンは、LLMの入出力を検査する「FortiAIGate」を提供しています。
プロンプトインジェクションやLLMポイズニングなどへの対策と、利用状況の可視化を支援します。

記事の概要

フォーティネットジャパン提供のインタビュー記事で、プライベートLLMを狙う攻撃と対策が紹介されています。
プライベートLLMは、自社や顧客のデータをフロンティアAIの学習に使わせず、用途に特化したモデルを利用できる選択肢です。
一方で、インターネットに公開したAIアプリケーションは、WebフロントエンドからAPI経由で攻撃を受ける可能性があります。
想定される攻撃には、プロンプトで顧客情報や機密情報を引き出すプロンプトインジェクションがあります。
不正なデータを送り込んでLLMを本来と異なる方向に学習させるLLMポイズニングや、大量のリクエストを送るDDoS攻撃も挙げられています。
FortiAIGateは、こうしたLLMの手前にガードレールを設け、プロンプトと出力をフィルタリングします。
記事では、LLM保護に加えて、WAFやDLP、ID管理など既存のセキュリティ対策も重要だと説明されています。

記事のポイント

1. LLMの入出力を検査： FortiAIGateはKubernetesクラスター上で動作するイメージとして提供され、LLMの手前で入出力を検査します。
2. 不正利用をブロック： 不正なプロンプトの遮断や、出力された個人情報のブロックに対応し、情報漏えいを防ぎます。
3. 利用状況を可視化： パブリックAIや自社LLMの利用状況を記録し、ユーザー別の使用量やコストを可視化します。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

ASCII.jp

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