次回の更新記事：プロンプトの探求がれっきとした科学的な活動である…（公開予定日：2025年07月10日）

セキュリティ

AIによる情報取得のみからWebサイトのページコンテンツを保護する手法

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パッケージ依存から見たLLMの全体構造とリスク　技術基盤ネットワークを俯瞰する

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外部LLMを利用するときに機密情報を含む可能性のあるプロンプトからの情報漏洩を防ぐ方法

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LLMアプリケーション（LLMを利用したシステム）の安全評価方法・レッドチーミングの進め方

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生成AIシステムのセキュリティ評価 マイクロソフトが100事例から得た教訓

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LLMに対するオープンソース安全性評価ツールの比較

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LLMにおける現状のリスクと対策に関するまとめ

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LLMのサイバーセキュリティタスク性能評価フレームワーク「Cybench」

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GPT-4などのLLMがセキュリティ脆弱性とソフトウェア機能性の評価能力で高い精度を示す

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外部からの攻撃で一度でも欺瞞を学んだLLMは現在の技術では完全回復が難しい

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大規模言語モデル vs 小規模人間モデル（つまり人間）で「フィッシング詐欺メールバトル」を行った結果

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キーボード打鍵音から入力文字を特定するハッキング技術の精度が高いことが判明

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瞳に映る景色を3Dで再現　その可能性

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ダークウェブの深淵を照らす言語モデル「DarkBERT」登場

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AIに含まれるバイアスを検出・軽減するためのオープンソースライブラリ「AIF360」登場

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