プロンプトインジェクション防御のための人間によるフラグ管理システムの開発

プロンプトインジェクション防御のための人間によるフラグ管理システムの開発とは

プロンプトインジェクション防御のための人間によるフラグ管理システムの開発とは、大規模言語モデル（LLM）が外部からの悪意ある指示（プロンプトインジェクション）によって誤動作したり、不適切な出力を生成したりするのを防ぐために、人間の介入を通じてシステム内の「フラグ」やルールを管理・更新するアプローチです。これは、AIのセキュリティと倫理的利用を確保する「人間による監視」の重要な一環であり、自動化された防御だけでは対応しきれない複雑な脅威に対し、人間の判断力と柔軟性を活用して防御メカニズムを強化することを目的としています。具体的には、不適切なプロンプトパターンや出力が検出された際に、人間がその情報を評価し、システムが次回の応答で同様の脆弱性を回避できるよう、リアルタイムで防御ルールやフィルタリング設定を調整する仕組みを指します。

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