生成AI

 大規模言語モデル（LLM）の急速な普及は、さまざまな業界において高度なデータセキュリティ対策の重要性を浮き彫りにしています。これらのAIシステムがますます高度化するにつれて、機密情報の漏洩や厳格なデータ保護規制の遵守に関する課題など、前例のないリスクが伴います。このホワイトペーパーでは、LLMデータセキュリティのための包括的なベストプラクティスを概説し、これらの新たな脆弱性に対処し、関連するリスクを効果的に軽減することを目的としています。この取り組みは、2025年のLLM AIアプリケーションに関するOWASPトップ10リストを補完し、安全で責任あるAIエコシステムへの継続的なコミットメントを強化します。この文書の目的は、LLMの文脈におけるデータ保護に関する情報提供、教育、洞察を提供することです。私たちは、コミュニティによって作成された追加のコンテンツを持つ新しい視点を提供します。LLMサイバーセキュリティおよびガバナンスチェックリスト、LLM GenAIセキュリティセンターオブエクセレンス、ディープフェイクイベントへの準備と対応に関するガイド、AIセキュリティソリューションランドスケープガイド、GenAIレッドチーミングガイドなど、プロジェクトによって作成された他の有用な文書を補完します。データ収集方法論チームによって著作および提示されたこのホワイトペーパーは、データ収集と分析に対する厳密で体系的なアプローチを提供し、私たちの推奨事項が実用的であり、グローバルなセキュリティフレームワークに沿ったものであることを保証します。