現代のアプリケーションにおいて、大規模言語モデル（LLM）の安全性は非常に重要です。これまでの記事では、AIに対する潜在的な脅威、特にコード実行、データ漏洩、データベースアクセスの脆弱性に焦点を当ててきました。
この最終記事では、これらの脅威に先んじて対応する方法と、システムを守るための堅牢で多層的な戦略の必要性を探ります。
コード実行の脆弱性に対処するためには、LLMが思いがけず望ましくない行動をとることを防ぐために、厳格な隔離（サンドボックス化）やリソース制御を導入することが基本です。データ漏洩の問題は、潜在的な脅威の分離と、意図しない情報流出を見つけ出す高度な診断ツールが鍵となります。
さらに、DBアクセスの脆弱性には、確認手順を要求する検証プロトコルや意図ベースのフィルタリングの導入が必要です。
攻撃者の手法が進化するにつれ、我々の防御も進化しなければなりません。安全なサンドボックス化、厳密なリソース管理、ネットワークの分離、先進的な分析技術によってAIシステムを守りつつ、革新を続けられる堅固な基盤を築くことができます。未来の挑戦に対応するためにも、継続的な監視と適応戦略、厳格なセキュリティプロトコルを推進し続けましょう。
出典 : Unveiling AI Agent Vulnerabilities Part V: Securing LLM Services | Trend Micro (AU) https://www.trendmicro.com/vinfo/au/security/news/vulnerabilities-and-exploits/unveiling-ai-agent-vulnerabilities-part-v-securing-llm-services
