March 2025
Intermediate to advanced
200 pages
2h 47m
Japanese
Overview
この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：translation-feedback@oreilly.com
大規模言語モデル（LLMs）は、AIの軌跡を形成しているだけでなく、セキュリティ上の新たな課題をもたらす新時代の幕開けでもある。この実用的な本は、これらの脅威の核心に迫る。著者のスティーブ・ウィルソン氏は、Exabeamの最高製品責任者であり、LLMsに特化し、一般的なAIセキュリティを避け、これらのモデルに内在する固有の特性と脆弱性を掘り下げる。
400人以上の業界エキスパートが達成したOWASP Top 10 for LLMsリストの作成から得られた集合知を完備したこのガイドは、開発者やセキュリティチームがLLMアプリケーションの現実に対処するのに役立つ現実的な指針と実践的な戦略を提供している。新しいアプリケーションをアーキテクトしている場合でも、既存のアプリケーションにAI機能を追加している場合でも、この本は、AIにおける次なるフロンティアのセキュリティ状況を把握するためのリソースとなる。
以下について学ぶことができる。
- LLMsが独特なセキュリティ上の課題を提示する理由
- LLMテクノロジーの使用に伴う多くのリスク条件をナビゲートする方法
- LLMsに関連する脅威の状況と維持すべき重要な信頼の境界
- LLMsに関連する主なリスクと脆弱性を特定する方法
- トップ脆弱性に対する攻撃から保護するための防御策のデプロイメントメソッド
- システムの重要な信頼境界を積極的に管理し、安全な実行とリスクの最小化を確保する方法
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