Возникающие угрозы обеспечение безопасности приложений в эпоху языковых моделей

Растущие угрозы безопасности приложений в эпоху языковых моделей

Невероятные возможности больших языковых моделей (LLM) , таких как ChatGPT , делают их непреодолимыми для разработчиков, стремящихся создать приложения следующего поколения. Но такой безудержный привлекательность может подвергать пользователей новым опасностям. У LLM есть уязвимости, которые большинство разработчиков не понимают. Для создания безопасных приложений необходимо понимать эти новые риски и внедрять настроенные меры безопасности.

Основные угрозы

Наиболее серьезной проблемой является атака с внедрением запросов. Злоумышленники могут тщательно создавать вредоносные запросы, которые обманывают LLM, заставляя его утечку конфиденциальных данных, выполнять неавторизованный код или выполнить другие вредоносные действия. Внедрение запросов основывается на том, что LLM интерпретирует весь текст как ввод пользователя. Они могут возникать непосредственно через скомпрометированный чат-бот или косвенно с использованием текста с веб-сайтов и других внешних источников.

Еще одним серьезным риском является отравление данных обучения. Злоумышленники могут влиять на данные, используемые для обучения LLM, чтобы внести опасные предубеждения, уязвимости безопасности или некие этическое поведение. Например, конкурент может заставить данные работать в пользу собственного бренда. Последствия проявляются, когда реальные пользователи взаимодействуют с поврежденным LLM.

• Познакомьтесь с набором данных LMSYS-Chat-1M крупномасштабным набором данных, содержащим миллион реальных разговоров с 25 передовыми моделями глубокого обучения языка
• Исследование графовых алгоритмов навигация и анализ связанных структур данных
• Картирование с помощью продвинутого инструмента анализа данных GPT-4 подробный пример

Также возможны уязвимости в поставочной цепи, так как LLM зависит от различных компонентов, таких как наборы данных, заранее обученные модели и плагины. Любой из них может содержать уязвимости, позволяющие использовать эксплойты, такие как удаленное выполнение кода или повышение привилегий. Злонамеренные плагины представляют особую угрозу из-за их неограниченного доступа к LLM.

Слишком большая зависимость от ненадежных выходных данных LLM также представляет серьезные опасности. LLM может генерировать логические, убедительные ответы даже при полной неправильности, что может привести к вредоносной дезинформации или неправильному принятию решений, если они не проверены. Поврежденный код, созданный LLM, также может вводить уязвимости в приложения.

Наконец, кража моделей имеет серьезные конкурентные и финансовые последствия. Злоумышленники, копирующие собственные модели LLM, получают права интеллектуальной собственности и конфиденциальные данные, снижая преимущества владельца модели.

Столкновение новых и старых уязвимостей

Многие уязвимости LLM похожи на традиционные проблемы безопасности программного обеспечения, такие как внедрение кода или эксплойты в поставочной цепи. Однако факторы, такие как использование LLM естественного языка и глубоких нейронных сетей, создают новые нюансы. Например, внедрение запросов, основанное на манипуляции поведением нейронной сети, представляет собой совершенно новое испытание, хотя атака SQL-инъекций давно покрывает приложения.

Другие уязвимости LLM не имеют аналогов в предыдущих программах. Отравление данных, используемых для обучения, не соответствует никаким не-МЛ уязвимостям. И хотя утечка данных от внутренних лиц не нова, кража самих моделей машинного обучения является новой опасностью.

В некоторых случаях старое и новое пересекаются – уязвимость небезопасного плагина уязвимость может позволить новый вид внедрения запросов. Разработчики должны расширить свои возможности для обеспечения безопасности уникальной атаки LLM.

Слоистая защита обеспечивает безопасность приложений

К счастью, существуют механизмы защиты, которые позволяют смягчить эти различные риски. Чтобы предотвратить внедрение запросов, важны валидация ввода, санитария и управление привилегиями с наименьшим уровнем доступа. Поддержание контроля пользователя над действиями LLM также ограничивает несанкционированное поведение. Библиотеки кода, такие как NeMo Guardrails от Nvidia, даже могут фильтровать ввод пользователя на уровне запроса.

Для обработки данных обучения необходимо с тщательностью проверять их источники, очищать вводы и использовать такие техники, как федеративное обучение для обнаружения отравления данных. Следуйте лучшим практикам MLOps для безопасных моделей. Ограничьте функциональность и автономию, предоставляемые LLM, в зависимости от необходимости. Строго проверяйте результаты с помощью проверок на согласованность и рассмотрениями человеком. П предупреждайте пользователей о возможных неточностях.

Для безопасности моделей используйте сильные контроли доступа, контролируйте активность и разработайте адверсарного обучения для жесткости моделей. Платформы MLOps с версионированием моделей помогают контролировать происхождение и аудит.

Ответственное сбалансированное действие

Мощь LLM подстрекает разработчиков к быстрому развертыванию креативных приложений. Но халатность сейчас может привести к компрометации безопасности на долгие годы. Затратив время в начале, чтобы реализовать слоистую защиту от этих новых уязвимостей, специфичных для LLM, разработчики смогут безопасно и ответственно использовать эти модели.

Заинтригованы этим? Вам будет жаль, если вы не посетите эту конференцию по ИИ.

Вот возможность попасть на мероприятие, где происходят самые передовые инновации в области искусственного интеллекта: Поставьте Генеративный ИИ на службу.

Воспользуйтесь возможностями Генеративного ИИ с более чем 25 практическими техническими сессиями, захватывающими докладами и прямым общением с более чем 20 экспертами из индустрии – 3 наполненных событиями дня (виртуально).

Сотрудничайте со специалистами из Microsoft, Meta, Salesforce, NVIDIA, Deloitte и многими другими. Ускорьте свою карьеру!

Организаторы конференции проводят специальное ограниченное время со скидкой 40% на бронирование мероприятия. Используйте код “BIGSAVE40”, чтобы воспользоваться предложением.