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月内に
Unit 42は、LLMの安全ガードレールがどの程度脆弱であるかを診断する新しい手法「Perturbation Probing」を提案しました
📌 一言でいうと
Unit 42は、LLMの安全ガードレールがどの程度脆弱であるかを診断する新しい手法「Perturbation Probing」を提案しました。この手法は、モデル内部の特定のネットワーク部分に安全性の学習済み挙動が集中しているか、あるいは分散しているかを分析します。これにより、LLMの安全対策が強固な境界線であるのか、あるいは表面的な薄い層に過ぎないのかを明らかにすることを目指しています。
🔍該当判定
- 自社でLLM（大規模言語モデル）をカスタマイズして独自のAIアプリを開発・運用している
- 社内専用のAIチャットボットを構築し、独自の安全フィルター（ガードレール）を実装している
- AIモデルの脆弱性診断や、脱獄（ジェイルブレイク）対策の検証を自社で実施している
上記いずれにも該当しない（ChatGPTやClaudeなどの既製品をそのまま利用しているだけ） → 静観でOK
✅該当時の対応
LLMの安全性を過信せず、入力フィルタリングや出力監視などの多層防御策を継続的に適用することを推奨します。