大規模な言語モデル（LLM）をAI戦略に組み込む上で、レトリバル拡張生成（RAG）フレームワークが注目されています。しかし、RAGは適切なアクセス管理機能を持たず、企業にとってのセキュリティリスクが懸念されます。従来の役割ベースや属性ベースのアクセスコントロールでは、コンテキストに応じた柔軟な対応やスケーラビリティに欠けるため、新たな保護策が必要です。
Lasso Securityは、この問題に早くから取り組み、コンテキストベースのアクセスコントロール（CBAC）を開発しました。利用者の行動パターンや歴史的データから学習する機械学習アルゴリズムに基づいて、アクセス要求の状況を動的に評価します。この画期的な技術によって、情報の安全を保ちながら、RAGの潜在能力を最大限に活用することが可能になります。
Lasso Securityによると、CBACはRAGを含むLLMの高次元なセキュリティ要求に対応することを目指しており、これまで以上のデータ保護とアクセス制御が求められる新時代に、AIとその周辺技術を安全に導くことができるでしょう。
出典 : Lasso Security sets new standard in LLM safety with Context-Based Access Controls https://venturebeat.com/security/lasso-security-sets-new-standard-in-llm-safety-with-context-based-access-controls/