指示とデータを分離する「Dual LLM」アーキテクチャによる防御の実装

指示とデータを分離する「Dual LLM」アーキテクチャによる防御の実装とは

「指示とデータを分離する「Dual LLM」アーキテクチャによる防御の実装」とは、プロンプト注入攻撃から大規模言語モデル（LLM）を保護するための一つの防御戦略です。これは、ユーザーからの指示（Instruction）と、LLMが処理すべきデータ（Data）を明確に分離し、それぞれ異なるLLMインスタンスや処理経路で扱うアーキテクチャを指します。具体的には、一方のLLMが指示の解釈と安全性の検証を担当し、もう一方のLLMがデータ処理や応答生成を担当することで、悪意のあるプロンプトがLLMの内部動作やデータアクセスに直接影響を与えるのを防ぎます。この技術は、「プロンプト注入対策」における重要なアプローチであり、攻撃者が指示とデータを混同させることで不正な振る舞いを誘発するリスクを低減し、AIシステムの信頼性を高める上で不可欠です。

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