LLMのハルシネーションに起因するセキュリティリスクとその評価手法

LLMのハルシネーションに起因するセキュリティリスクとその評価手法とは

「LLMのハルシネーションに起因するセキュリティリスクとその評価手法」とは、大規模言語モデル（LLM）が事実に基づかない、あるいは誤った情報を生成する現象である「ハルシネーション」が、システムやユーザーにセキュリティ上の脅威をもたらす可能性、およびそれらの脅威を特定し対処するための分析・測定方法を指します。具体的には、LLMが誤ったコード、偽情報、あるいは機密情報と誤認される可能性のある出力を生成することで、システムへの不正アクセス、データ漏洩、ユーザーへの誤誘導、さらにはマルウェア生成といったリスクが生じます。これらのリスクを低減するためには、レッドチーミング、敵対的テスト、特定の安全性メトリクスを用いた体系的な評価が不可欠です。この概念は、親トピックである「AIエージェントのセキュリティ対策」において、AIが自律的に動作する環境下での信頼性と安全性を確保するための重要な柱となります。

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