CaMeL Security Demonstration - 設計による（ほとんどの）プロンプトインジェクションからの防御
GoogleのCaMeL（Capabilities for Machine Learning）セキュリティアプローチを視覚化し、実演するインタラクティブなアプリケーションで、LLMエージェントにおけるプロンプトインジェクションからの防御を行います。元の論文へのリンク：https://arxiv.org/pdf/2503.18813全てのクレジットは、元の研究者たちに帰属します：
タイトル={Defeating Prompt Injections by Design}
著者={Edoardo Debenedetti, Ilia Shumailov, Tianqi Fan, Jamie Hayes, Nicholas Carlini, Daniel Fabian, Christoph Kern, Chongyang Shi, Andreas Terzis, Florian Tramèr}
年={2025}
eprint={2503.18813}
archivePrefix={arXiv}
primaryClass={cs.CR}
url={https://arxiv.org/abs/2503.18813}/u/ok_bye_now_ より投稿されました。
