Les vulnérabilités et les menaces de sécurité auxquelles sont confrontés les grands modèles de langage

Grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4, DALL-E ont captivé l’imagination du public et démontré un immense potentiel dans une variété d’applications. Cependant, malgré toutes leurs capacités, ces puissants systèmes d’IA présentent également des vulnérabilités importantes qui pourraient être exploitées par des acteurs malveillants. Dans cet article, nous explorerons les vecteurs d’attaque que les acteurs malveillants pourraient exploiter pour compromettre les LLM et proposerons des contre-mesures pour renforcer leur sécurité.

Un aperçu des grands modèles de langage

Avant d’examiner les vulnérabilités, il est utile de comprendre ce que sont exactement les grands modèles de langage et pourquoi ils sont devenus si populaires. Les LLM sont une classe de systèmes d'intelligence artificielle qui ont été formés sur des corpus de textes massifs, leur permettant de générer des textes remarquablement humains et de s'engager dans des conversations naturelles.

Les LLM modernes, comme GPT-3 d'OpenAI, contiennent plus de 175 milliards de paramètres, soit plusieurs ordres de grandeur de plus que les modèles précédents. Ils utilisent une architecture de réseau neuronal basée sur des transformateurs, qui excelle dans le traitement de séquences telles que le texte et la parole. L'ampleur de ces modèles, combinée à des techniques avancées d'apprentissage profond, leur permet d'atteindre des performances de pointe pour les tâches linguistiques.

Certaines capacités uniques qui ont enthousiasmé les chercheurs et le public comprennent :

• Génération de texte: Les LLM peuvent compléter automatiquement des phrases, rédiger des essais, résumer de longs articles et même composer de la fiction.
• Réponse à la question: Ils peuvent fournir des réponses informatives aux questions en langage naturel sur un large éventail de sujets.
• Classification: Les LLM peuvent catégoriser et étiqueter les textes en fonction du sentiment, du sujet, de la paternité et plus encore.
• Traduction: Des modèles comme Switch Transformer (2022) de Google permettent une traduction quasi humaine entre plus de 100 langues.
• Génération de codes : Des outils comme GitHub Copilot démontrent le potentiel des LLM pour aider les développeurs.

La remarquable polyvalence des LLM a suscité un vif intérêt pour leur déploiement dans des secteurs allant de la santé à la finance. Cependant, ces modèles prometteurs présentent également de nouvelles vulnérabilités qui doivent être corrigées.

Vecteurs d'attaque sur les grands modèles de langage

Bien que les LLM ne présentent pas de vulnérabilités logicielles traditionnelles en soi, leur complexité les rend vulnérables aux techniques visant à manipuler ou à exploiter leur fonctionnement interne. Examinons quelques vecteurs d'attaque majeurs :

1. Attaques contradictoires

Attaques contradictoires impliquent des entrées spécialement conçues pour tromper les modèles d’apprentissage automatique et déclencher des comportements involontaires. Plutôt que de modifier directement le modèle, les adversaires manipulent les données introduites dans le système.

Pour les LLM, les attaques malveillantes manipulent généralement les invites et les entrées textuelles pour générer des résultats biaisés, absurdes ou dangereux, qui semblent néanmoins cohérents avec une invite donnée. Par exemple, un attaquant pourrait insérer la phrase « Ce conseil nuira à autrui » dans une invite de ChatGPT demandant des instructions dangereuses. Cela pourrait potentiellement contourner les filtres de sécurité de ChatGPT en présentant le conseil nuisible comme un avertissement.

Des attaques plus avancées peuvent cibler les représentations de modèles internes. En ajoutant des perturbations imperceptibles aux intégrations de mots, les adversaires peuvent être en mesure de modifier considérablement les résultats du modèle. Se défendre contre ces attaques nécessite d’analyser la manière dont de subtils ajustements d’entrée affectent les prédictions.

2. Empoisonnement des données

Cette attaque consiste à injecter des données corrompues dans le pipeline de formation des modèles d’apprentissage automatique pour les corrompre délibérément. Pour les LLM, les adversaires peuvent extraire du texte malveillant d'Internet ou générer du texte synthétique conçu spécifiquement pour polluer les ensembles de données d'entraînement.

Des données empoisonnées peuvent instiller des biais nuisibles dans les modèles, les amener à apprendre des déclencheurs contradictoires ou dégrader les performances des tâches cibles. L'épuration des ensembles de données et la sécurisation des pipelines de données sont essentielles pour prévenir les attaques d'empoisonnement contre les LLM de production.

3. Vol de modèle

Les LLM représentent une propriété intellectuelle extrêmement précieuse pour les entreprises qui investissent des ressources dans leur développement. Les adversaires sont désireux de voler des modèles propriétaires pour reproduire leurs capacités, obtenir un avantage commercial ou extraire des données sensibles utilisées dans la formation.

Les attaquants peuvent tenter d'affiner les modèles de substitution en utilisant des requêtes adressées au LLM cible pour procéder à une ingénierie inverse de ses connaissances. Les modèles volés créent également une surface d’attaque supplémentaire permettant aux adversaires de lancer de nouvelles attaques. Des contrôles d’accès robustes et la surveillance des modèles d’utilisation anormale contribuent à atténuer le vol.

4. Attaques d'infrastructures

À mesure que les LLM prennent de l’ampleur, leurs pipelines de formation et d’inférence nécessitent de formidables ressources informatiques. Par exemple, GPT-3 a été formé sur des centaines de GPU et coûte des millions en frais de cloud computing.

Cette dépendance à l'égard d'une infrastructure distribuée à grande échelle expose des vecteurs potentiels tels que des attaques par déni de service qui inondent les API de requêtes visant à submerger les serveurs. Les adversaires peuvent également tenter de pénétrer dans les environnements cloud hébergeant des LLM pour saboter les opérations ou exfiltrer les données.

Menaces potentielles émergeant des vulnérabilités LLM

L’exploitation des vecteurs d’attaque ci-dessus peut permettre aux adversaires d’utiliser les LLM à mauvais escient d’une manière qui présente des risques pour les individus et la société. Voici quelques menaces potentielles que les experts en sécurité surveillent de près :

• Propagation de désinformation: Les modèles empoisonnés peuvent être manipulés pour générer des mensonges convaincants, alimenter des complots ou saper les institutions.
• Amplification des préjugés sociaux: Les modèles formés sur des données asymétriques peuvent présenter des associations préjugées qui ont un impact négatif sur les minorités.
• Hameçonnage et ingénierie sociale: Les capacités conversationnelles des LLM pourraient renforcer les escroqueries conçues pour inciter les utilisateurs à divulguer des informations sensibles.
• Génération de contenu toxique et dangereux: Sans contrainte, les LLM peuvent fournir des instructions pour des activités illégales ou contraires à l'éthique.
• Usurpation d'identité numérique: Les faux comptes d'utilisateurs alimentés par LLM peuvent diffuser du contenu incendiaire tout en échappant à la détection.
• Compromission du système vulnérable: Les LLM pourraient potentiellement aider les pirates informatiques en automatisant les composants des cyberattaques.

Ces menaces soulignent la nécessité de contrôles et de mécanismes de surveillance rigoureux pour développer et déployer en toute sécurité les LLM. À mesure que les capacités des modèles continuent de progresser, les risques ne feront qu’augmenter sans précautions adéquates.

Stratégies recommandées pour sécuriser les grands modèles de langage

Compte tenu de la nature multiforme des vulnérabilités LLM, une approche de défense en profondeur tout au long du cycle de vie de la conception, de la formation et du déploiement est nécessaire pour renforcer la sécurité :

Architecture sécurisée

• Utilisez des contrôles d'accès à plusieurs niveaux pour restreindre l'accès au modèle aux utilisateurs et systèmes autorisés. La limitation du débit peut aider à prévenir les attaques par force brute.
• Compartimentez les sous-composants dans des environnements isolés sécurisés par des politiques de pare-feu strictes. Cela réduit le rayon de souffle des brèches.
• Architectez pour une haute disponibilité dans toutes les régions afin d’éviter les perturbations localisées. L'équilibrage de charge permet d'éviter l'inondation de requêtes lors d'attaques.

Sécurité des pipelines de formation

• Effectuez une hygiène approfondie des données en analysant les corpus de formation à la recherche de toxicité, de biais et de textes synthétiques à l’aide de classificateurs. Cela atténue les risques d’empoisonnement des données.
• Entraînez des modèles sur des ensembles de données fiables provenant de sources réputées. Recherchez des perspectives diverses lors de l’assemblage de données.
• Introduire des mécanismes d’authentification des données pour vérifier la légitimité des exemples. Bloquez les téléchargements massifs de texte suspects.
• Pratiquez la formation contradictoire en augmentant les exemples propres avec des échantillons contradictoires pour améliorer la robustesse du modèle.

Garanties d'inférence

• Utilisez des modules de nettoyage des entrées pour filtrer les textes dangereux ou absurdes des invites utilisateur.
• Analysez le texte généré pour détecter les violations de politique à l'aide de classificateurs avant de publier les résultats.
• Limitez le débit des requêtes API par utilisateur pour éviter les abus et les déni de service dus à des attaques par amplification.
• Surveillez en permanence les journaux pour détecter rapidement le trafic anormal et les modèles de requêtes indiquant des attaques.
• Mettez en œuvre des procédures de recyclage ou de réglage fin pour actualiser périodiquement les modèles à l’aide de données fiables plus récentes.

Surveillance organisationnelle

• Formez des comités d’examen éthique avec des perspectives diverses pour évaluer les risques liés aux candidatures et proposer des garanties.
• Élaborez des politiques claires régissant les cas d’utilisation appropriés et révélant les limites aux utilisateurs.
• Favorisez une collaboration plus étroite entre les équipes de sécurité et les ingénieurs ML pour inculquer les meilleures pratiques de sécurité.
• Effectuez régulièrement des audits et des évaluations d’impact pour identifier les risques potentiels à mesure que les capacités progressent.
• Établissez des plans robustes de réponse aux incidents pour enquêter et atténuer les violations ou utilisations abusives réelles du LLM.

La combinaison de stratégies d'atténuation au niveau des données, du modèle et de la pile d'infrastructure est essentielle pour équilibrer les grandes promesses et les risques réels qui accompagnent les grands modèles de langage. Une vigilance continue et des investissements proactifs en matière de sécurité, proportionnés à l’ampleur de ces systèmes, détermineront si leurs avantages peuvent être exploités de manière responsable.

Conclusion

Les LLM comme ChatGPT représentent un bond en avant technologique qui repousse les limites de ce que l'IA peut réaliser. Cependant, la complexité même de ces systèmes les rend vulnérables à toute une série de nouveaux exploits qui requièrent notre attention.

Des attaques adverses au vol de modèles, les acteurs malveillants ont tout intérêt à exploiter le potentiel des LLM à des fins malveillantes. Mais en cultivant une culture de la sécurité tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique, nous pouvons garantir que ces modèles tiennent leurs promesses de manière sûre et éthique. Grâce à la collaboration entre les secteurs public et privé, les vulnérabilités des LLM ne doivent pas compromettre leur valeur pour la société.