Уязвимостите и заплахите за сигурността пред големите езикови модели

Големи езикови модели (LLM) като GPT-4, DALL-E завладяха общественото въображение и демонстрираха огромен потенциал в различни приложения. Въпреки това, въпреки всичките си възможности, тези мощни AI системи също идват със значителни уязвимости, които могат да бъдат използвани от злонамерени участници. В тази публикация ще проучим векторите на атаката, които участниците могат да използват, за да компрометират LLM, и ще предложим контрамерки за укрепване на тяхната сигурност.

Преглед на големи езикови модели

Преди да се задълбочим в уязвимостите, е полезно да разберем какво точно представляват големите езикови модели и защо са станали толкова популярни. LLM са клас системи с изкуствен интелект, които са обучени на масивни текстови корпуси, което им позволява да генерират удивително човешки текст и да участват в естествени разговори.

Съвременните LLM като GPT-3 на OpenAI съдържат над 175 милиарда параметри, няколко порядъка повече от предишните модели. Те използват базирана на трансформатор невронна мрежова архитектура, която превъзхожда обработката на последователности като текст и реч. Чистият мащаб на тези модели, съчетан с усъвършенствани техники за задълбочено обучение, им позволява да постигнат най-съвременни резултати при езикови задачи.

Някои уникални възможности, които развълнуваха както изследователите, така и обществеността, включват:

• Генериране на текст: LLM могат да довършват автоматично изречения, да пишат есета, да обобщават дълги статии и дори да композират художествена литература.
• Отговор на въпроса: Те могат да предоставят информативни отговори на въпроси, свързани с естествения език, в широк кръг от теми.
• Класификация: LLMs могат да категоризират и етикетират текстове за настроение, тема, авторство и др.
• Превод: Модели като Switch Transformer (2022) на Google постигат почти човешки превод между над 100 езика.
• Генериране на код: Инструменти като GitHub Copilot демонстрират потенциала на LLM за подпомагане на разработчиците.

Забележителната гъвкавост на LLMs подхранва силен интерес към внедряването им в индустрии от здравеопазване до финанси. Въпреки това, тези обещаващи модели създават и нови уязвимости, които трябва да бъдат разгледани.

Вектори на атака върху големи езикови модели

Докато LLM не съдържат традиционни софтуерни уязвимости сами по себе си, тяхната сложност ги прави податливи на техники, които се стремят да манипулират или експлоатират вътрешната им работа. Нека разгледаме някои видни вектори на атака:

1. Съпернически атаки

Съпернически атаки включват специално изработени входове, предназначени да измамят моделите за машинно обучение и да задействат нежелано поведение. Вместо да променят директно модела, противниците манипулират данните, подавани в системата.

За LLM, състезателните атаки обикновено манипулират текстови подкани и входове, за да генерират предубедени, безсмислени или опасни изходи, които въпреки това изглеждат съгласувани за дадена подкана. Например, противник може да вмъкне фразата „Този ​​съвет ще навреди на другите“ в подкана към ChatGPT, изискваща опасни инструкции. Това потенциално може да заобиколи филтрите за безопасност на ChatGPT, като рамкира вредния съвет като предупреждение.

По-напредналите атаки могат да са насочени към вътрешни представяния на модели. Чрез добавяне на незабележими смущения към вграждането на думи, противниците може да са в състояние значително да променят резултатите от модела. Защитата срещу тези атаки изисква анализ на това как фините настройки на входа влияят на прогнозите.

2. Отравяне на данни

Тази атака включва инжектиране на опетнени данни в обучителния тръбопровод на модели за машинно обучение, за да ги повреди умишлено. За LLM противниците могат да изтрият злонамерен текст от интернет или да генерират синтетичен текст, предназначен специално за замърсяване на наборите от данни за обучение.

Отровени данни може да внуши вредни пристрастия на моделите, да ги накара да научат състезателни тригери или да влоши производителността на целевите задачи. Пречистването на набори от данни и защитата на тръбопроводите за данни са от решаващо значение за предотвратяване на атаки с отравяне срещу производствени LLM.

3. Кражба на модел

LLMs представляват изключително ценна интелектуална собственост за компаниите, които инвестират ресурси в разработването им. Противниците се стремят да откраднат патентовани модели, за да копират техните възможности, да получат търговско предимство или да извлекат чувствителни данни, използвани в обучението.

Нападателите може да се опитат да настроят фино сурогатните модели, като използват заявки към целевия LLM, за да направят обратно инженерство на неговите знания. Откраднатите модели също създават допълнителна повърхност за атака, за да могат противниците да организират допълнителни атаки. Стабилният контрол на достъпа и наблюдението на аномални модели на използване помагат за смекчаване на кражбите.

4. Инфраструктурни атаки

Тъй като LLMs нарастват по мащаб, тяхното обучение и конвейери за изводи изискват огромни изчислителни ресурси. Например GPT-3 беше обучен на стотици графични процесори и струва милиони такси за облачни изчисления.

Това разчитане на широкомащабна разпределена инфраструктура разкрива потенциални вектори като атаки за отказ на услуга, които наводняват API със заявки за претоварване на сървърите. Противниците могат също така да се опитат да пробият облачни среди, хостващи LLM, за да саботират операции или да ексфилтрират данни.

Потенциални заплахи, произтичащи от уязвимости на LLM

Използването на векторите на атака по-горе може да позволи на противниците да злоупотребяват с LLM по начини, които представляват риск за хората и обществото. Ето някои потенциални заплахи, които експертите по сигурността следят отблизо:

• Разпространение на дезинформация: Отровените модели могат да бъдат манипулирани, за да генерират убедителни лъжи, да подклаждат конспирации или да подкопават институциите.
• Усилване на социалните пристрастия: Моделите, обучени върху изкривени данни, може да проявят предубедени асоциации, които оказват неблагоприятно въздействие върху малцинствата.
• Фишинг и социално инженерство: Разговорните способности на LLM могат да подобрят измамите, предназначени да подмамят потребителите да разкрият чувствителна информация.
• Генериране на токсично и опасно съдържание: Без ограничения, LLM може да предостави инструкции за незаконни или неетични дейности.
• Цифрово представяне: Фалшивите потребителски акаунти, захранвани от LLM, могат да разпространяват подстрекателско съдържание, като същевременно избягват откриването.
• Компрометиране на уязвима система: LLM потенциално биха могли да помогнат на хакерите чрез автоматизиране на компоненти на кибератаки.

Тези заплахи подчертават необходимостта от строг контрол и механизми за надзор за безопасно разработване и внедряване на LLM. Тъй като моделите продължават да напредват в способностите си, рисковете само ще нарастват без адекватни предпазни мерки.

Препоръчителни стратегии за осигуряване на големи езикови модели

Като се има предвид многостранният характер на уязвимостите на LLM, за укрепване на сигурността е необходим подход за задълбочена защита през целия жизнен цикъл на проектиране, обучение и внедряване:

Сигурна архитектура

• Използвайте многостепенни контроли за достъп за ограничаване на достъпа до модела до оторизирани потребители и системи. Ограничаването на скоростта може да помогне за предотвратяване на груби атаки.
• Разделете подкомпонентите в изолирани среди, защитени от стриктни политики за защитна стена. Това намалява радиуса на взрив от пробиви.
• Архитект за висока наличност в региони за предотвратяване на локализирани прекъсвания. Балансирането на натоварването помага за предотвратяване на наводняване на заявки по време на атаки.

Обучение за сигурност на тръбопровода

• Извършете обширна хигиена на данните чрез сканиране на учебни корпуси за токсичност, отклонения и синтетичен текст с помощта на класификатори. Това намалява рисковете от отравяне на данни.
• Обучете модели върху надеждни масиви от данни, подбрани от реномирани източници. Търсете различни гледни точки, когато събирате данни.
• Въведете механизми за удостоверяване на данни, за да проверите легитимността на примерите. Блокирайте подозрителни групови качвания на текст.
• Практикувайте състезателно обучение чрез допълване на чисти примери със състезателни проби, за да подобрите устойчивостта на модела.

Предпазни мерки за изводи

• Използвайте модули за дезинфекция на входа, за да филтрирате опасен или безсмислен текст от потребителски подкани.
• Анализирайте генерирания текст за нарушения на правилата, като използвате класификатори, преди да пуснете изходни данни.
• Ограничете скоростта на API заявки за потребител, за да предотвратите злоупотреба и отказ на услуга поради атаки с усилване.
• Непрекъснато наблюдавайте регистрационните файлове, за да откриете бързо необичаен трафик и модели на заявки, показващи атаки.
• Приложете процедури за преквалификация или фина настройка за периодично опресняване на модели, като използвате по-нови надеждни данни.

Организационен надзор

• Сформирайте съвети за етичен преглед с различни гледни точки, за да оцените рисковете в приложенията и да предложите предпазни мерки.
• Разработете ясни политики, управляващи подходящи случаи на употреба и разкриващи ограничения на потребителите.
• Насърчавайте по-тясното сътрудничество между екипите по сигурността и инженерите на ML, за да внедрите най-добрите практики за сигурност.
• Извършвайте редовно одити и оценки на въздействието, за да идентифицирате потенциални рискове с напредването на способностите.
• Създайте стабилни планове за реакция при инциденти за разследване и смекчаване на действителни нарушения или злоупотреби с LLM.

Комбинацията от стратегии за смекчаване в стека от данни, модел и инфраструктура е ключова за балансирането на голямото обещание и реалните рискове, съпътстващи големите езикови модели. Постоянната бдителност и проактивните инвестиции в сигурността, съизмерими с мащаба на тези системи, ще определят дали ползите от тях могат да бъдат реализирани отговорно.

Заключение

LLM като ChatGPT представляват технологичен скок напред, който разширява границите на това, което AI може да постигне. Въпреки това, чистата сложност на тези системи ги прави уязвими за набор от нови подвизи, които изискват нашето внимание.

От състезателни атаки до кражба на модел, участниците в заплахата имат стимул да отключат потенциала на LLM за престъпни цели. Но като култивираме култура на сигурност през целия жизнен цикъл на машинното обучение, можем да работим, за да гарантираме, че тези модели изпълняват обещанието си безопасно и етично. Със съвместни усилия в публичния и частния сектор не е необходимо уязвимостите на LLM да подкопават тяхната стойност за обществото.