დაუცველობა და უსაფრთხოების საფრთხეები, რომლებიც აწყდებიან მსხვილ ენობრივ მოდელებს

დიდი ენობრივი მოდელები (LLM), როგორიცაა GPT-4, DALL-E, მოხიბლა საზოგადოების ფანტაზია და აჩვენა უზარმაზარი პოტენციალი სხვადასხვა აპლიკაციებში. თუმცა, მიუხედავად მათი შესაძლებლობებისა, ამ მძლავრ AI სისტემებს ასევე გააჩნიათ მნიშვნელოვანი დაუცველობა, რომელიც შეიძლება გამოიყენონ მავნე აქტორებმა. ამ პოსტში ჩვენ განვიხილავთ თავდასხმის ვექტორების საფრთხის ფაქტორებს, რომლებსაც შეუძლიათ გამოიყენონ LLM-ების კომპრომისზე და შესთავაზონ კონტრზომები მათი უსაფრთხოების გასაძლიერებლად.

დიდი ენობრივი მოდელების მიმოხილვა

სანამ დაუცველობას ჩავუღრმავდებით, სასარგებლოა იმის გაგება, თუ რა არის ზუსტად დიდი ენობრივი მოდელები და რატომ გახდა ისინი ასე პოპულარული. LLM არის ხელოვნური ინტელექტის სისტემების კლასი, რომლებიც გაწვრთნილი არიან ტექსტურ კორპუსებზე, რაც მათ საშუალებას აძლევს შექმნან საოცრად ადამიანის მსგავსი ტექსტი და ჩაერთონ ბუნებრივ საუბრებში.

თანამედროვე LLM-ები, როგორიცაა OpenAI-ს GPT-3, შეიცავს 175 მილიარდ პარამეტრს, რაც რამდენიმე რიგით აღემატება წინა მოდელებს. ისინი იყენებენ ტრანსფორმატორზე დაფუძნებულ ნერვულ ქსელის არქიტექტურას, რომელიც გამოირჩევა ისეთი თანმიმდევრობების დამუშავებაში, როგორიცაა ტექსტი და მეტყველება. ამ მოდელების ფართო მასშტაბი, ღრმა სწავლის მოწინავე ტექნიკასთან ერთად, საშუალებას აძლევს მათ მიაღწიონ უახლესი უნარების შესრულებას ენობრივი ამოცანების შესრულებაში.

ზოგიერთი უნიკალური შესაძლებლობა, რომელმაც აღაფრთოვანა როგორც მკვლევარები, ასევე საზოგადოება, მოიცავს:

• ტექსტის გენერაცია: LLM-ებს შეუძლიათ წინადადებების ავტომატურად დასრულება, ესეების დაწერა, გრძელი სტატიების შეჯამება და მხატვრული ლიტერატურის შედგენაც კი.
• კითხვაზე პასუხი: მათ შეუძლიათ უზრუნველყონ ინფორმაციული პასუხები ბუნებრივი ენის კითხვებზე თემების ფართო სპექტრში.
• კლასიფიკაცია: LLM-ებს შეუძლიათ ტექსტების კატეგორიზაცია და მარკირება სენტიმენტების, თემების, ავტორებისა და სხვა.
• თარგმანი: მოდელები, როგორიცაა Google's Switch Transformer (2022) ახორციელებენ თითქმის ადამიანის დონეზე თარგმნას 100-ზე მეტ ენას შორის.
• კოდის გენერირება: ინსტრუმენტები, როგორიცაა GitHub Copilot, აჩვენებს LLM-ების პოტენციალს დეველოპერების დასახმარებლად.

LLM-ების გასაოცარმა მრავალფეროვნებამ გამოიწვია ინტენსიური ინტერესი მათი განლაგებით ინდუსტრიებში, ჯანდაცვის დაფინანსებამდე. თუმცა, ეს პერსპექტიული მოდელები ასევე ქმნიან ახალ მოწყვლადობას, რომელიც უნდა მოგვარდეს.

შეტევის ვექტორები დიდ ენობრივ მოდელებზე

მიუხედავად იმისა, რომ LLM არ შეიცავს ტრადიციულ პროგრამულ ხარვეზებს თავისთავად, მათი სირთულე ხდის მათ მგრძნობიარეს იმ ტექნიკის მიმართ, რომელიც ცდილობს მანიპულირებას ან ექსპლუატაციას მათი შინაგანი ფუნქციონირებისთვის. მოდით განვიხილოთ თავდასხმის რამდენიმე ცნობილი ვექტორი:

1. მოწინააღმდეგე შეტევები

მოწინააღმდეგე შეტევები ჩართეთ სპეციალურად შემუშავებული საშუალებები, რომლებიც შექმნილია მანქანათმცოდნეობის მოდელების მოსატყუებლად და გაუთვალისწინებელი ქცევების გამოსაწვევად. იმის ნაცვლად, რომ პირდაპირ შეცვალონ მოდელი, მოწინააღმდეგეები მანიპულირებენ სისტემაში შეტანილი მონაცემებით.

LLM-ებისთვის, საპირისპირო თავდასხმები, როგორც წესი, მანიპულირებენ ტექსტის მოთხოვნებსა და შენატანებზე, რათა წარმოქმნან მიკერძოებული, უაზრო ან საშიში შედეგები, რომლებიც, მიუხედავად ამისა, თანმიმდევრულად გამოიყურება მოცემული მოთხოვნისთვის. მაგალითად, მოწინააღმდეგეს შეუძლია ჩასვას ფრაზა „ეს რჩევა ზიანს აყენებს სხვებს“ ChatGPT-ის მოთხოვნაში სახიფათო ინსტრუქციების მოთხოვნით. ეს შეიძლება პოტენციურად გვერდის ავლით ChatGPT-ის უსაფრთხოების ფილტრებს საზიანო რჩევების გაფრთხილებად ჩამოყალიბებით.

უფრო მოწინავე შეტევებს შეუძლიათ მიმართონ შიდა მოდელის წარმოდგენებს. სიტყვების ჩაშენებებში შეუმჩნეველი დარღვევების დამატებით, მოწინააღმდეგეებს შეუძლიათ მნიშვნელოვნად შეცვალონ მოდელის შედეგები. ამ თავდასხმებისგან დაცვა მოითხოვს იმის ანალიზს, თუ როგორ მოქმედებს შეყვანის დახვეწილი შესწორებები პროგნოზებზე.

2. მონაცემთა მოწამვლა

ეს თავდასხმა გულისხმობს დაბინძურებული მონაცემების ინექციას მანქანათმცოდნეობის მოდელების სასწავლო მილსადენში მათი განზრახ კორუფციისთვის. LLM-ებისთვის, მოწინააღმდეგეებს შეუძლიათ მოხსნან მავნე ტექსტი ინტერნეტიდან ან შექმნან სინთეტიკური ტექსტი, რომელიც შექმნილია სპეციალურად სასწავლო მონაცემთა ნაკრების დასაბინძურებლად.

მოწამლული მონაცემები შეუძლია მოდელებში საზიანო მიკერძოების დანერგვა, მოწინააღმდეგე ტრიგერების შესწავლა ან სამიზნე ამოცანების შესრულების დეგრადაცია. მონაცემთა ნაკრების გასუფთავება და მონაცემთა მილსადენების დაცვა გადამწყვეტია საწარმოო LLM-ების წინააღმდეგ მოწამვლის შეტევების თავიდან ასაცილებლად.

3. მოდელის ქურდობა

LLMs წარმოადგენს უაღრესად ღირებულ ინტელექტუალურ საკუთრებას კომპანიებისთვის, რომლებიც ინვესტირებენ რესურსებს მათ განვითარებაში. მოწინააღმდეგეებს სურთ მოიპარონ საკუთრების მოდელები მათი შესაძლებლობების გასამეორებლად, კომერციული უპირატესობის მოსაპოვებლად ან ტრენინგში გამოყენებული მგრძნობიარე მონაცემების მოსაპოვებლად.

თავდამსხმელებმა შეიძლება სცადონ სუროგატული მოდელების სრულყოფილად დალაგება სამიზნე LLM-ის მოთხოვნების გამოყენებით, რათა შეცვალონ მისი ცოდნა. მოპარული მოდელები ასევე ქმნიან დამატებით თავდასხმის ზედაპირს მოწინააღმდეგეებისთვის შემდგომი თავდასხმების განსახორციელებლად. ძლიერი წვდომის კონტროლი და ანომალიური გამოყენების ნიმუშების მონიტორინგი ხელს უწყობს ქურდობის შემცირებას.

4. ინფრასტრუქტურის შეტევები

რამდენადაც LLM მასშტაბები უფრო ფართოვდება, მათი ტრენინგი და დასკვნის მილსადენები მოითხოვს დიდ გამოთვლით რესურსებს. მაგალითად, GPT-3 გაწვრთნილი იყო ასობით GPU-ზე და ჯდება მილიონობით Cloud Computing საკომისიო.

ეს დამოკიდებულება ფართომასშტაბიან განაწილებულ ინფრასტრუქტურაზე ავლენს პოტენციურ ვექტორებს, როგორიცაა სერვისზე უარის თქმის შეტევები, რომლებიც ავსებენ API-ებს სერვერების გადატვირთვის მოთხოვნით. მოწინააღმდეგეებს ასევე შეუძლიათ სცადონ დაარღვიონ ღრუბლოვანი გარემო, სადაც მასპინძლობს LLM-ები ოპერაციების საბოტაჟისთვის ან მონაცემების ექსფილტრაციის მიზნით.

პოტენციური საფრთხეები, რომლებიც წარმოიქმნება LLM დაუცველობისგან

ზემოთ მოყვანილი თავდასხმის ვექტორების გამოყენებამ შეიძლება მოწინააღმდეგეებს მისცეს საშუალება გამოიყენონ LLM-ები ისე, რომ საფრთხეს უქმნის ინდივიდებსა და საზოგადოებას. აქ მოცემულია რამდენიმე პოტენციური საფრთხე, რომელსაც უსაფრთხოების ექსპერტები ყურადღებით აკვირდებიან:

• დეზინფორმაციის გავრცელება: მოწამლული მოდელების მანიპულირება შესაძლებელია დამაჯერებელი სიცრუის გენერირებისთვის, შეთქმულების ჩასახშობად ან ინსტიტუტების ძირს უთხრის.
• სოციალური მიკერძოების გაძლიერება: არასწორ მონაცემებზე გაწვრთნილმა მოდელებმა შეიძლება გამოავლინოს ცრურწმენის მქონე ასოციაციები, რომლებიც უარყოფითად აისახება უმცირესობებზე.
• ფიშინგი და სოციალური ინჟინერია: LLM-ების სასაუბრო უნარებმა შეიძლება გააძლიეროს თაღლითები, რომლებიც შექმნილია მომხმარებლების მოსატყუებლად მგრძნობიარე ინფორმაციის გამჟღავნებაში.
• ტოქსიკური და საშიში შინაარსის გენერირება: შეუზღუდავად, LLM-ებმა შეიძლება მიაწოდონ ინსტრუქციები უკანონო ან არაეთიკური ქმედებებისთვის.
• ციფრული იმიტაცია: ყალბი მომხმარებლის ანგარიშებს, რომლებიც უზრუნველყოფილია LLM-ებით, შეუძლიათ გაავრცელონ ანთებითი შინაარსი, ხოლო აღმოჩენის თავიდან აცილება.
• დაუცველი სისტემის კომპრომისი: LLM-ებს შეუძლიათ პოტენციურად დაეხმარონ ჰაკერებს კიბერშეტევების კომპონენტების ავტომატიზაციის გზით.

ეს საფრთხეები ხაზს უსვამს მკაცრი კონტროლისა და ზედამხედველობის მექანიზმების აუცილებლობას LLM-ების უსაფრთხო განვითარებისა და განლაგებისთვის. როგორც მოდელები განაგრძობენ წინსვლას, რისკები მხოლოდ გაიზრდება ადეკვატური სიფრთხილის ზომების გარეშე.

რეკომენდებული სტრატეგიები დიდი ენობრივი მოდელების უზრუნველსაყოფად

LLM მოწყვლადობის მრავალმხრივი ბუნების გათვალისწინებით, უსაფრთხოების გასაძლიერებლად საჭიროა თავდაცვის სიღრმისეული მიდგომა დიზაინის, ტრენინგის და განლაგების სასიცოცხლო ციკლის განმავლობაში:

უსაფრთხო არქიტექტურა

• გამოიყენეთ მრავალსაფეხურიანი წვდომის კონტროლი ავტორიზებული მომხმარებლებისა და სისტემების მოდელის წვდომის შესაზღუდად. სიჩქარის შეზღუდვა დაგეხმარებათ თავიდან აიცილოთ უხეში ძალის შეტევები.
• ქვეკომპონენტების დაყოფა იზოლირებულ გარემოში, რომელიც დაცულია მყარი firewall-ის პოლიტიკით. ეს ამცირებს აფეთქების რადიუსს დარღვევებისგან.
• არქიტექტორი მაღალი ხელმისაწვდომობისთვის რეგიონებში, ლოკალიზებული შეფერხებების თავიდან ასაცილებლად. დატვირთვის დაბალანსება ხელს უწყობს შეტევების დროს მოთხოვნის დატბორვის თავიდან აცილებას.

სასწავლო მილსადენის უსაფრთხოება

• შეასრულეთ მონაცემთა ვრცელი ჰიგიენა ტოქსიკურობის, მიკერძოების და სინთეტიკური ტექსტის სკანირებით სასწავლო კორპუსების კლასიფიკატორების გამოყენებით. ეს ამცირებს მონაცემების მოწამვლის რისკებს.
• მოამზადეთ მოდელები სანდო მონაცემთა ნაკრებებზე, რომლებიც შედგენილია სანდო წყაროებიდან. მოძებნეთ მრავალფეროვანი პერსპექტივები მონაცემთა შეკრებისას.
• მონაცემთა ავთენტიფიკაციის მექანიზმების დანერგვა მაგალითების ლეგიტიმურობის შესამოწმებლად. დაბლოკეთ ტექსტის საეჭვო ნაყარი ატვირთვები.
• ივარჯიშეთ საპირისპირო სწავლებაზე, სუფთა მაგალითების გაზრდით საპირისპირო ნიმუშებით, მოდელის გამძლეობის გასაუმჯობესებლად.

დასკვნის გარანტიები

• გამოიყენეთ შეყვანის სანიტარიული მოდულები მომხმარებლის მოთხოვნიდან საშიში ან უაზრო ტექსტის გასაფილტრად.
• გაანალიზეთ გენერირებული ტექსტი პოლიტიკის დარღვევებისთვის, კლასიფიკატორების გამოყენებით, შედეგების გამოქვეყნებამდე.
• შეაფასეთ ლიმიტის API მოთხოვნები თითო მომხმარებლისთვის, რათა თავიდან იქნას აცილებული ბოროტად გამოყენება და სერვისზე უარის თქმა გამაძლიერებელი შეტევების გამო.
• განუწყვეტლივ აკონტროლეთ ჟურნალები, რათა სწრაფად აღმოაჩინოს ანომალიური ტრაფიკი და შეკითხვის შაბლონები, რომლებიც მიუთითებს თავდასხმებზე.
• განახორციელეთ გადამზადების ან დაზუსტების პროცედურები, რათა პერიოდულად განაახლოთ მოდელები ახალი სანდო მონაცემების გამოყენებით.

ორგანიზაციული ზედამხედველობა

• ჩამოაყალიბეთ ეთიკის განხილვის საბჭოები სხვადასხვა პერსპექტივით, რათა შეაფასონ რისკები განაცხადებში და შესთავაზონ გარანტიები.
• შეიმუშავეთ მკაფიო პოლიტიკა, რომელიც არეგულირებს სათანადო გამოყენების შემთხვევებს და შეზღუდვების გამჟღავნებას მომხმარებლებისთვის.
• ხელი შეუწყოს უსაფრთხოების გუნდებსა და ML ინჟინრებს შორის მჭიდრო თანამშრომლობას უსაფრთხოების საუკეთესო პრაქტიკის დანერგვის მიზნით.
• რეგულარულად ჩაატარეთ აუდიტი და ზემოქმედების შეფასება, რათა გამოავლინოთ პოტენციური რისკები შესაძლებლობების პროგრესირებასთან ერთად.
• ჩამოაყალიბეთ ინციდენტზე რეაგირების ძლიერი გეგმები LLM-ის ფაქტობრივი დარღვევების ან ბოროტად გამოყენების გამოსაძიებლად და შესამცირებლად.

შერბილების სტრატეგიების ერთობლიობა მონაცემთა, მოდელისა და ინფრასტრუქტურის დასტაში არის გასაღები დიდი დაპირებისა და რეალური რისკების დასაბალანსებლად, რომლებიც თან ახლავს დიდ ენობრივ მოდელებს. მუდმივი სიფხიზლე და უსაფრთხოების პროაქტიული ინვესტიციები, რომლებიც შეესაბამება ამ სისტემების მასშტაბებს, განსაზღვრავს, შესაძლებელია თუ არა მათი სარგებლის პასუხისმგებლობით რეალიზება.

დასკვნა

LLM-ები, როგორიცაა ChatGPT, წარმოადგენს ტექნოლოგიურ ნახტომს, რომელიც აფართოებს იმ საზღვრებს, რისი მიღწევაც AI-ს შეუძლია. თუმცა, ამ სისტემების სრული სირთულე მათ დაუცველს ტოვებს ახალი ექსპლოიტეტების მიმართ, რომლებიც ჩვენს ყურადღებას მოითხოვს.

მოწინააღმდეგე თავდასხმებიდან მოდელის ქურდობამდე, საფრთხის აქტორებს აქვთ სტიმული, განბლოკონ LLM-ების პოტენციალი ბოროტი მიზნებისთვის. მაგრამ მანქანური სწავლების ცხოვრების ციკლის განმავლობაში უსაფრთხოების კულტურის კულტივირებით, ჩვენ შეგვიძლია ვიმუშაოთ იმისთვის, რომ ეს მოდელები შეასრულონ თავიანთი დანაპირები უსაფრთხოდ და ეთიკურად. საჯარო და კერძო სექტორის ერთობლივი ძალისხმევით, LLM-ების მოწყვლადობამ არ უნდა შეარყიოს მათი ღირებულება საზოგადოებისთვის.