AIセキュリティマップにマッピングされた外部作用的側面における負の影響「AIをサイバー攻撃に利用」のセキュリティ対象、それをもたらす攻撃・要因、および防御手法・対策を示しています。
セキュリティ対象
- 非消費者
- 社会
攻撃・要因
- 機密性の毀損
- 可用性の悪用
- 精度の悪用
- 制御可能性の毀損
- 説明可能性の悪用
防御手法・対策
参考文献
アライメント
- Training language models to follow instructions with human feedback, 2022
- Training a Helpful and Harmless Assistant with Reinforcement Learning from Human Feedback, 2022
- Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback, 2022
- Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model, 2023
- A General Theoretical Paradigm to Understand Learning from Human Preferences, 2023
- RRHF: Rank Responses to Align Language Models with Human Feedback without tears, 2023
- Llama Guard: LLM-based Input-Output Safeguard for Human-AI Conversations, 2023
- Self-Rewarding Language Models, 2024
- KTO: Model Alignment as Prospect Theoretic Optimization, 2024
- SimPO: Simple Preference Optimization with a Reference-Free Reward, 2024