Geri Dön

Büyük dil modellerinin güvenliği ve saldırılarına karşı güvenlik stratejilerinin geliştirilmesi

Security of large language models and developmaent of securitystrategies against their attacks

  1. Tez No: 951564
  2. Yazar: TUNAHAN GÖKÇİMEN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BİHTER DAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 158

Özet

Bu tez önerisinde, Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) güvenliğini artırmayı amaçlayan yenilikçi stratejiler geliştirilmesi amaçlanmaktadır. LLM'lerin karşılaştığı başlıca güvenlik sorunları arasında eğitim verilerindeki önyargıların modele yansıması ve enjeksiyon saldırıları yer almaktadır. Tez çalışmasında, bu sorunlara yönelik çözüm önerileri sunulacak olup ve halüsinasyon ile dahili veri ifşası gibi konulara odaklanarak LLM'lerin güvenliğini sağlanması hedeflemektedir. Önerilen yazılım sistemi, Kernel ve Retrieval-Augmented Generation (RAG) gibi gelişmiş güvenlik araçlarını kullanarak LLM'lerin güvenliğini artırmak için etkili bir yaklaşım sunmaktadır. Bu bağlamda, tez önerisi teorik ve pratik anlamda önemli katkılar sağlamayı amaçlamaktadır ve yapay zekâ etiği ve güvenliği alanında yeni araştırmalara ilham verebilecek potansiyele sahiptir.

Özet (Çeviri)

This thesis proposal aims to develop innovative strategies aimed at improving the security of Large Language Models (LLMs). The main security issues faced by LLMs include biases in the training data being reflected in the model and injection attacks. In the thesis, solutions to these problems will be presented and it aims to ensure the security of LLMs by focusing on issues such as hallucination and internal data disclosure. The proposed software system offers an effective approach to enhance the security of LLMs by using advanced security tools such as Kernel and Retrieval-Augmented Generation (RAG). In this context, the thesis proposal aims to make significant contributions in theoretical and practical terms and has the potential to inspire new research in the field of artificial intelligence ethics and security.

Benzer Tezler

  1. Ai-powered web application security mechanisms

    Yapay zeka destekli ağ uygulaması güvenliği düzenekleri

    DİLEK YILMAZER DEMİREL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET TAHİR SANDIKKAYA

  2. Obfuscated JavaScript detection using syntactically and lexically enhanced machine learning

    Perdelenmiş JavaScript kodlarının sözdizimsel ve anlamsal yönden iyileştirilmiş makina öğrenmesi ile tespiti

    EREN KILIÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET TAHİR SANDIKKAYA

  3. Analysis of information security frameworks for small and medium-sized enterprises (SMEs): Investigation of attacks and mitigation proposals

    KOBİ'ler için bilgi güvenliği çerçevelerinin analizi, saldırıların incelenmesi ve çözüm önerileri

    GİZEMNUR TAŞKIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET TAHİR SANDIKKAYA

  4. Multi-model multi-agent defense against LLM jailbreak attacks

    Büyük dil modellerine yönelik jailbreak saldirilarina karşi çok modelli çok ajanli sistemler ile savunma

    ARJEN AYKAN KILIÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH ALAGÖZ

    PROF. DR. EMİN ANARIM

    DOÇ. DR. REYHAN AYDOĞAN

  5. A comprehensive analysis of adversarial attacks on spam filters

    İstenmeyen e-posta filtrelerine yönelik çekişmeli saldırıların kapsamlı bir analizi

    ESRA HOTOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVİL ŞEN AKAGÜNDÜZ