AIサイバーセキュリティのリスク：LLMは脅威を特定するにもかかわらず、機密データを公開する

この投稿は、大規模言語モデル（LLM）によって導入された重大なサイバーセキュリティの脆弱性を強調しています。LLMはプロンプトインジェクション攻撃を識別できますが、これらの脅威の説明は、意図せずに機密情報を公開する可能性があります。著者のClaudeを使用した実験は、LLMが悪意のあるリクエストの実行を正しく拒否した場合でも、脅威を説明する際に保護するはずのデータを公開する可能性があることを示しています。これは、AIがさまざまなシステムに統合されるにつれて重大なリスクをもたらし、AIシステムをデータ漏洩のソースに変える可能性があります。攻撃者が従来のコーディング言語ではなく、自然言語を使用して悪意のあるプロンプトを作成できる容易さは、問題をさらに悪化させます。これは、AIシステムがセキュリティの脅威についてどのように伝達するかを慎重に検討する必要があることを強調しています。

• •LLMはプロンプトインジェクション攻撃を識別できます。
• •LLMは、識別された脅威を説明する際に機密データを公開する可能性があります。
• •自然言語プロンプトは、サイバー犯罪者にとって参入障壁を下げます。