Investing.com02:52Федеральная резервная система США планирует дальнейшие повышения процентных ставокInvesting.com02:36Председатель ФРС Логан призывает к повышению ставок на 50 базисных пунктов и болееPhys.org00:40Новый метод генерации почти неразличимых фотонов для квантовой связиFast Company00:30Университет Вермонта исследует применение цифровых двойников в медицинеOilPrice23:40Китай приостанавливает экспорт топлива в октябре на фоне глобального дефицита дизеляFortune20:54Paramount и Warner Bros. завершили сделку на $111 миллиардов с обязательством выпускать 30 фильмов в годCarscoops20:30GM и LG Energy приближаются к производству новых батарейCryptoPotato19:59Evernorth получает одобрение акционеров для выхода на Nasdaq с XRPArs Technica19:28Искусственный интеллект Ataraxos одержал победу в игре StrategoOilPrice19:00Историческая сделка по сверхпроводникам приближает коммерческое использование термоядерного синтеза

vestka

Многоуровневая защита LLM от prompt injection и утечек данных

FlautGuard представила инновационную многоуровневую защиту для языковых моделей, которая направлена на предотвращение атак типа prompt injection и утечек данных. В отличие от традиционных веб-приложений, где пользовательский ввод трактуется как данные, в LLM текст может восприниматься как команда, что создает новые уязвимости.

Разработка защиты учитывает особенности взаимодействия пользователя с языковыми моделями, где граница между данными и командами размыта. Это позволяет эффективно противостоять попыткам извлечения системных инструкций и обхода ограничений, что особенно важно в условиях растущих угроз безопасности.

Внедрение многоуровневой защиты FlautGuard имеет значительное значение для обеспечения безопасности и конфиденциальности данных в приложениях, использующих LLM. Такой подход может повысить доверие пользователей к технологиям искусственного интеллекта и способствовать более широкому внедрению языковых моделей в различных сферах.

Главное

  • FlautGuard разработала многоуровневую защиту для языковых моделей.
  • Защита направлена на предотвращение атак типа prompt injection.
  • Уникальные особенности LLM требуют нового подхода к безопасности.

Упомянуто

Важное из дайджеста

Открыть полный дайджест →