SHIELD：LLMリソース枯渇攻撃に対する自己修復型エージェント防御フレームワーク

要約

大規模言語モデル（LLM）へのスポンジ攻撃（過剰な計算負荷によるDoS）に対し、従来の防御は攻撃の進化に対応困難でした。本研究は、自己修復機能を備えたマルチエージェント防御フレームワーク「SHIELD」を提案します。防御・知識更新・プロンプト最適化の3種のエージェントが連携し、進化する脅威に対して防御性能を継続的に向上させます。

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