Топ 10 уязвимостей LLM
Top 10 LLM vulnerabilities
В искусственном интеллекте (ИИ) мощь и потенциал Больших Языковых Моделей (LLM) неоспоримы, особенно после революционных релизов OpenAI, таких как ChatGPT и GPT-4. На сегодняшний день на рынке существует множество проприетарных и открытых LLM, которые революционизируют отрасли и привносят трансформационные изменения в функционирование бизнеса. Несмотря на быструю трансформацию, существует множество уязвимостей и недостатков LLM, которые необходимо решить.
Например, LLM можно использовать для проведения кибератак, таких как спиральный фишинг, создавая персонализированные сообщения спирального фишинга в больших объемах, похожие на человеческие. Последние исследования показывают, насколько легко создавать уникальные сообщения спирального фишинга с использованием моделей GPT OpenAI, создавая базовые подсказки. Если эти уязвимости не будут устранены, это может негативно сказаться на применимости LLM на корпоративном уровне.
Иллюстрация атаки спирального фишинга на основе LLM
- Познакомьтесь с LLaSM Крупной мультимодальной речево-языковой моделью, обученной на всем пути с возможностью перекрестно-модального разговора и способной следовать инструкциям по речи и языку.
- Паттерны инженерии программного обеспечения для машинного обучения
- Использование генеративных моделей для повышения полу-надзорного обучения
В этой статье мы рассмотрим основные уязвимости LLM и обсудим, как организации могут преодолеть эти проблемы.
Топ 10 уязвимостей LLM и способы их устранения
Поскольку мощность LLM продолжает вдохновлять инновации, важно понимать уязвимости этих передовых технологий. Вот десять основных уязвимостей, связанных с LLM, и шаги, необходимые для решения каждой из них.
1. Загрязнение тренировочных данных
Производительность LLM в значительной степени зависит от качества тренировочных данных. Злоумышленники могут манипулировать этими данными, внося искажения или ложную информацию, чтобы подорвать результаты.
Решение
Для устранения этой уязвимости необходимы строгие процессы курирования и проверки данных. Регулярные проверки и разнообразие тренировочных данных помогут выявить и устранить потенциальные проблемы.
2. Несанкционированное выполнение кода
Способность LLM генерировать код создает возможность несанкционированного доступа и манипуляции. Злоумышленники могут внедрить вредоносный код, подрывая безопасность модели.
Решение
Использование строгой валидации ввода, фильтрации содержимого и техник песочницы может противодействовать этой угрозе и обеспечить безопасность кода.
3. Внедрение подсказок
Манипулирование LLM через обманчивые подсказки может привести к непреднамеренным результатам, способствуя распространению дезинформации. Разработка подсказок, которые эксплуатируют предубеждения или ограничения модели, позволяет злоумышленникам заставить ИИ генерировать неточное содержимое, соответствующее их целям.
Решение
Установление заранее определенных руководств по использованию подсказок и совершенствование техник инженерии подсказок помогут сократить эту уязвимость LLM. Кроме того, настройка моделей для лучшего соответствия желаемому поведению может улучшить точность ответов.
4. Уязвимости Server-Side Request Forgery (SSRF)
LLM случайно создает возможности для атак Server-Side Request Forgery (SSRF), позволяющих злоумышленникам манипулировать внутренними ресурсами, включая API и базы данных. Эксплуатация этих уязвимостей позволяет несанкционированно инициировать подсказки и извлекать конфиденциальные внутренние ресурсы LLM. Такие атаки обходят меры безопасности и представляют угрозу утечки данных и несанкционированного доступа к системе.
Решение
Интеграция санитизации ввода и мониторинга сетевого взаимодействия предотвращает эксплуатацию на основе SSRF, укрепляя общую безопасность системы.
5. Чрезмерная полагаемость на содержимое, сгенерированное LLM
Слишком большая полагаемость на содержимое, сгенерированное LLM, без проверки фактов может привести к распространению неточной или поддельной информации. Кроме того, LLM склонны “галлюцинировать”, генерируя правдоподобную, но полностью вымышленную информацию. Пользователи могут ошибочно считать такой контент достоверным из-за его связного внешнего вида, повышая риск дезинформации.
Решение
Включение человеческого контроля для проверки контента и проверки фактов обеспечивает более высокую точность содержимого и поддерживает его надежность.
6. Недостаточное соответствие ИИ
Недостаточное соответствие означает ситуации, когда поведение модели не согласуется с человеческими ценностями или намерениями. Это может привести к генерации оскорбительных, неуместных или вредоносных результатов LLM, что может вызвать ущерб репутации или способствовать раздорам.
Решение
Реализация стратегий обучения с подкреплением для выравнивания поведения искусственного интеллекта с человеческими ценностями позволяет снизить расхождения, способствуя этическому взаимодействию с искусственным интеллектом.
7. Недостаточное использование песочницы
Использование песочницы включает ограничение возможностей машинного обучения с ограничением на предотвращение несанкционированных действий. Недостаточное использование песочницы может подвергнуть системы рискам, таким как выполнение вредоносного кода или несанкционированный доступ к данным, поскольку модель может превысить свои намеренные границы.
Решение
Для обеспечения целостности системы критически важно создать защиту от потенциальных нарушений, включающую надежную песочницу, изоляцию экземпляров и обеспечение безопасности серверной инфраструктуры.
8. Неправильная обработка ошибок
Неправильное управление ошибками может раскрывать чувствительную информацию о структуре или поведении машинного обучения, которую злоумышленники могут использовать для получения доступа или разработки более эффективных атак. Правильная обработка ошибок необходима для предотвращения непреднамеренного раскрытия информации, которая может помочь злоумышленникам.
Решение
Построение комплексных механизмов обработки ошибок, которые проактивно управляют различными входами, может повысить общую надежность и пользовательский опыт систем, основанных на машинном обучении.
9. Кража модели
Из-за их финансовой ценности модели машинного обучения могут быть привлекательными целями для кражи. Злоумышленники могут украсть или утечь исходный код и воспроизвести его или использовать его во вредных целях.
Решение
Организации могут использовать шифрование, строгие контроли доступа и постоянное мониторинговые механизмы для защиты от попыток кражи модели и сохранения ее целостности.
10. Недостаточный контроль доступа
Недостаточные механизмы контроля доступа подвергают модели машинного обучения риску несанкционированного использования, предоставляя злоумышленникам возможности для использования или злоупотребления моделью во вредных целях. Без надежного контроля доступа эти злоумышленники могут изменять создаваемый моделью контент, подвергать его надежности риску или даже извлекать чувствительные данные.
Решение
Крепкий контроль доступа предотвращает несанкционированное использование, подмену или нарушение безопасности данных. Строгие протоколы доступа, аутентификация пользователей и бдительное аудитирование отпугивают несанкционированный доступ и повышают общую безопасность.
Этические аспекты уязвимостей в моделях машинного обучения с языковыми моделями
Использование уязвимостей в моделях машинного обучения с языковыми моделями имеет далеко идущие последствия. От распространения дезинформации до облегчения несанкционированного доступа, последствия от этих уязвимостей подчеркивают необходимость ответственной разработки искусственного интеллекта.
Разработчики, исследователи и политики должны сотрудничать для создания надежных механизмов защиты от потенциального вреда. Более того, необходимо уделить внимание устранению присущих тренировочным данным предубеждений и смягчению непреднамеренных последствий.
Поскольку модели машинного обучения с языковыми моделями все больше внедряются в нашу жизнь, этические соображения должны определять их развитие, обеспечивая, чтобы технология приносила пользу обществу, не нарушая целостность.
Исследуя уязвимости моделей машинного обучения с языковыми моделями, становится очевидно, что инновации требуют ответственности. Принятие ответственного искусственного интеллекта и этического надзора позволяет нам проложить путь к обществу, в котором искусственный интеллект играет положительную роль.
Хотите повысить свой уровень знаний по искусственному интеллекту? Ознакомьтесь с обширным каталогом полезных ресурсов по искусственному интеллекту на Unite.ai, чтобы расширить свои знания.
