大規模言語モデルに対する人間介入型トークン選択ジェイルブレイク攻撃に関する研究
本研究では、大規模言語モデル(Large Language Model; LLM)に対するジェイルブレイク攻撃の脅威を、現実の利用環境に内在する構造的脆弱性の観点から明らかにする。特に、人間が生成過程に逐次的に介入できる点と、多様なLLMを利用できる環境に着目し、これらがどのように安全制御の無効化につながるかを体系的に分析する。さらに、人…
Kurage 論文トラッカー|東海・関東の大学の研究者
早稲田大学 科研費の研究 1件(生成AIと行政DX)
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Kurage 論文トラッカー › 生成AIと行政DX › 内田 真人
本研究では、大規模言語モデル(Large Language Model; LLM)に対するジェイルブレイク攻撃の脅威を、現実の利用環境に内在する構造的脆弱性の観点から明らかにする。特に、人間が生成過程に逐次的に介入できる点と、多様なLLMを利用できる環境に着目し、これらがどのように安全制御の無効化につながるかを体系的に分析する。さらに、人…
研究者の情報:CiNii Research の研究者ページ
研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。
出典:CiNii Research・KAKEN(国立情報学研究所)、国会会議録検索システム(国立国会図書館)。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。