MetaAID 2.5: A Secure Framework for Developing Metaverse Applications via Large Language Models

要約

大規模言語モデル (LLM) は、ダイナミックでリアルなコンテンツを生成し、ノンプレイヤー キャラクター (NPC) の動作を制御するために、メタバース環境でますます使用されています。
しかし、LLM に関連するサイバーセキュリティの懸念はますます顕著になってきています。
これまでの研究は主に、サイバーセキュリティを強化するためにシステムの脆弱性にパッチを当てることに焦点を当ててきましたが、これらのアプローチは、仮想空間がより複雑で、LLM が脆弱で、倫理的なユーザーの対話が重要であるメタバースにはあまり適していません。
さらに、メタバースにおけるサイバーセキュリティの範囲は大幅に拡大すると予想されます。
この論文では、ユーザーと LLM の対話のシミュレーションを通じてサイバーセキュリティを強化する方法を提案します。
私たちの目標は、包括的なシミュレーション システムに触れることでユーザーを教育し、防御能力を強化することです。
このシステムには、メタバース サイバーセキュリティに関する広範な Q&A と攻撃シミュレーション シナリオが含まれています。
これらに取り組むことで、ユーザーはリスクを認識し、リスクに耐える能力を向上させることができます。
さらに、ユーザー入力の倫理的影響に対処するために、LLM を評価者として使用してユーザー コンテンツを 5 つの次元にわたって評価することを提案します。
語彙拡張トレーニングを通じてモデルをさらに適応させ、パーソナライズされた入力と絵文字をよりよく理解できるようにします。
私たちは複数の LLM で実験を行い、私たちのアプローチが効果的であることを確認しました。

要約(オリジナル)

Large language models (LLMs) are increasingly being used in Metaverse environments to generate dynamic and realistic content and to control the behavior of non-player characters (NPCs). However, the cybersecurity concerns associated with LLMs have become increasingly prominent. Previous research has primarily focused on patching system vulnerabilities to enhance cybersecurity, but these approaches are not well-suited to the Metaverse, where the virtual space is more complex, LLMs are vulnerable, and ethical user interaction is critical. Moreover, the scope of cybersecurity in the Metaverse is expected to expand significantly. This paper proposes a method for enhancing cybersecurity through the simulation of user interaction with LLMs. Our goal is to educate users and strengthen their defense capabilities through exposure to a comprehensive simulation system. This system includes extensive Metaverse cybersecurity Q&A and attack simulation scenarios. By engaging with these, users will improve their ability to recognize and withstand risks. Additionally, to address the ethical implications of user input, we propose using LLMs as evaluators to assess user content across five dimensions. We further adapt the models through vocabulary expansion training to better understand personalized inputs and emoticons. We conduct experiments on multiple LLMs and find that our approach is effective.

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