Promptの説明

このセクションでは、「AIセキュリティの主要な課題」フレームワークを構築する。これは、相互に絡み合った4つの側面を中心に展開される。第一に、脅威の状況とリスク構造の体系的な複雑さであり、データ・モデル・アプリケーション・システムの4層に及ぶ攻撃チェーン、サプライチェーン汚染とRAG検索ソース汚染、分布シフト、現実世界の環境における最悪ケースのロバストネスの欠陥など、複数の層にわたるリスクの伝播と増幅を強調する。第二に、セキュリティ評価と測定における構造的なギャップであり、敵対的評価とレッドチーム評価の網羅性の限界、ロバストネスと有用性の現実的なトレードオフ、ツール呼び出しシナリオにおける不正な行動の定義と監査の難しさなどが含まれる。第三に、LLMとAIGCによって引き起こされる新たな動的リスクであり、戦略化され武器化されたハルシネーション攻撃、プラグインとツールエコシステムによって増幅された「言語から行動へ」の攻撃の飛躍、長文脈注入とメモリ汚染によって引き起こされる潜在的なハイジャックなどがある。第四に、防御パラダイムとガバナンスメカニズムの間の本質的な緊張関係であり、敵対的学習と認証されたロバストネスのコストとスケーラビリティのボトルネック、差分プライバシーと連合学習におけるプライバシーとパフォーマンスの間の「不可能な三角形」、モデルの透かしとインターフェースガバナンスのユーザビリティのトレードオフ、そしてセキュリティ、公平性、透明性、説明可能性、およびGDPR/AI法などの規制要件の下での他の多次元的な信頼性目標間の矛盾と運用上の実装の難しさなどが反映されている。このフレームワーク全体は、これらの課題が孤立して存在するのではなく、データ、モデル、システム、ガバナンスのつながりを通じて動的に進化するリスクネットワークを形成し、技術的防御、評価システム、マクロガバナンスの3つのレベルで連携した対応が必要であることを強調することを目的としている。