LLM 취약점 상위 10개

인공지능(AI)의 힘과 잠재력은 LLM 대규모 언어 모델 (LLM)은 특히 다음과 같은 OpenAI의 획기적인 릴리스 이후에는 부인할 수 없습니다. ChatGPT 그리고 GPT-4. 오늘날 시장에는 산업에 혁명을 일으키고 비즈니스 기능에 혁신적인 변화를 가져오는 수많은 독점 및 오픈 소스 LLM이 있습니다. 급속한 변화에도 불구하고 해결해야 할 수많은 LLM 취약점과 단점이 있습니다.

예를 들어, LLM은 다음과 같은 사이버 공격을 수행하는 데 사용될 수 있습니다. 스피어 피싱 인간과 유사한 개인화된 스피어 피싱 메시지를 대량으로 생성하여 최신 연구 기본 프롬프트를 작성하여 OpenAI의 GPT 모델을 사용하여 고유한 스피어 피싱 메시지를 생성하는 것이 얼마나 쉬운지 보여줍니다. 해결되지 않은 채로 놔두면 LLM 취약성은 기업 규모에서 LLM의 적용 가능성을 손상시킬 수 있습니다.

LLM 기반 스피어 피싱 공격 예시

이 기사에서는 주요 LLM 취약점을 다루고 조직이 이러한 문제를 극복할 수 있는 방법에 대해 논의합니다.

상위 10가지 LLM 취약점 및 완화 방법

으로 LLM의 힘 계속해서 혁신을 촉발하기 위해서는 이러한 최첨단 기술의 취약성을 이해하는 것이 중요합니다. 다음은 LLM과 관련된 상위 10개 취약점과 각 과제를 해결하는 데 필요한 단계입니다.

1. 훈련 데이터 중독

LLM 성능은 교육 데이터의 품질에 크게 의존합니다. 악의적인 행위자는 이 데이터를 조작하여 결과를 손상시키기 위해 편견이나 잘못된 정보를 도입할 수 있습니다.

해법

이 취약점을 완화하려면 엄격한 데이터 선별 및 검증 프로세스가 필수적입니다. 교육 데이터의 정기적인 감사 및 다양성 확인은 잠재적인 문제를 식별하고 수정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 승인되지 않은 코드 실행

LLM의 코드 생성 기능으로 인해 무단 액세스 및 조작의 벡터가 발생합니다. 악의적인 행위자는 유해한 코드를 삽입하여 모델의 보안을 약화시킬 수 있습니다.

해법

엄격한 입력 검증, 콘텐츠 필터링, 샌드박싱 기술을 사용하면 이러한 위협에 대응하여 코드 안전성을 보장할 수 있습니다.

3. 신속한 주입

조작 LLM 기만적인 메시지를 통해 의도하지 않은 결과가 나올 수 있으며 잘못된 정보가 확산되기 쉽습니다. 공격자는 모델의 편견이나 한계를 활용하는 프롬프트를 개발함으로써 AI가 의도에 맞는 부정확한 콘텐츠를 생성하도록 유도할 수 있습니다.

해법

신속한 사용을 위해 사전 정의된 지침을 설정하고 프롬프트 엔지니어링 기술을 개선하면 이러한 LLM 취약점을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 원하는 동작에 맞게 모델을 미세 조정하면 응답 정확도가 향상될 수 있습니다.

4. 서버측 요청 위조(SSRF) 취약점

LLM은 실수로 다음과 같은 기회를 창출합니다. 서버측 요청 위조(SSRF) 공격이는 위협 행위자가 API 및 데이터베이스를 포함한 내부 리소스를 조작할 수 있게 해줍니다. 이러한 악용으로 인해 LLM은 무단 프롬프트 개시 및 기밀 내부 자원 추출에 노출됩니다. 이러한 공격은 보안 조치를 우회하여 데이터 유출 및 무단 시스템 액세스와 같은 위협을 야기합니다.

해법

통합 입력 살균 네트워크 상호 작용을 모니터링하면 SSRF 기반 악용을 방지하여 전반적인 시스템 보안을 강화할 수 있습니다.

5. LLM 생성 콘텐츠에 대한 과도한 의존

사실 확인 없이 LLM 생성 콘텐츠에 과도하게 의존하면 부정확하거나 조작된 정보가 전파될 수 있습니다. 또한 LLM은 “환각,” 그럴듯하지만 완전히 허구적인 정보를 생성합니다. 사용자는 일관성 있는 외관으로 인해 콘텐츠가 신뢰할 수 있다고 잘못 가정할 수 있으며, 이는 잘못된 정보의 위험을 증가시킵니다.

해법

콘텐츠 검증 및 사실 확인에 대한 사람의 감독을 통합하면 콘텐츠의 정확성이 높아지고 신뢰성이 유지됩니다.

6. 부적절한 AI 정렬

부적절한 정렬은 모델의 동작이 인간의 가치나 의도와 일치하지 않는 상황을 나타냅니다. 이로 인해 LLM이 공격적이거나 부적절하거나 유해한 결과를 생성하여 잠재적으로 평판을 손상시키거나 불화를 조장할 수 있습니다.

해법

AI 행동을 인간 가치에 맞추기 위한 강화 학습 전략을 구현하면 불일치가 억제되고 윤리적인 AI 상호 작용이 촉진됩니다.

7. 부적절한 샌드박싱

샌드박싱에는 무단 작업을 방지하기 위해 LLM 기능을 제한하는 것이 포함됩니다. 부적절한 샌드박스는 모델이 의도한 경계를 초과할 수 있으므로 악성 코드 실행이나 무단 데이터 액세스와 같은 위험에 시스템을 노출시킬 수 있습니다.

해법

시스템 무결성을 보장하려면 강력한 샌드박싱, 인스턴스 격리 및 서버 인프라 보안을 포함하여 잠재적인 위반에 대한 방어를 구성하는 것이 중요합니다.

8. 부적절한 오류 처리

잘못 관리된 오류는 LLM의 아키텍처 또는 동작에 대한 민감한 정보를 유출할 수 있으며, 공격자는 이를 악용하여 액세스 권한을 얻거나 보다 효과적인 공격을 고안할 수 있습니다. 위협 행위자에게 도움이 될 수 있는 정보가 의도치 않게 공개되는 것을 방지하려면 적절한 오류 처리가 필수적입니다.

해법

다양한 입력을 사전에 관리하는 포괄적인 오류 처리 메커니즘을 구축하면 LLM 기반 시스템의 전반적인 안정성과 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

9. 모델 도용

재정적 가치로 인해 LLM은 매력적인 도난 대상이 될 수 있습니다. 위협 행위자는 코드 베이스를 훔치거나 유출하여 악의적인 목적으로 복제하거나 사용할 수 있습니다.

해법

조직에서는 모델 무결성을 보존하기 위해 모델 도용 시도에 대한 암호화, 엄격한 액세스 제어 및 지속적인 모니터링 보호 장치를 사용할 수 있습니다.

10. 불충분한 접근 통제

불충분한 액세스 제어 메커니즘은 LLM을 무단 사용의 위험에 노출시켜 악의적인 행위자가 악의적인 목적으로 모델을 악용하거나 남용할 수 있는 기회를 제공합니다. 강력한 액세스 제어가 없으면 이러한 행위자는 LLM 생성 콘텐츠를 조작하거나 안정성을 손상시키거나 민감한 데이터를 추출할 수도 있습니다.

해법

강력한 액세스 제어를 통해 무단 사용, 변조 또는 데이터 침해를 방지합니다. 엄격한 액세스 프로토콜, 사용자 인증, 철저한 감사를 통해 무단 액세스를 방지하고 전반적인 보안을 강화합니다.

LLM 취약점에 대한 윤리적 고려 사항

LLM 취약점을 악용하면 광범위한 결과가 초래됩니다. 확산에서 오보 무단 액세스를 촉진하기 위해 이러한 취약점으로 인한 결과는 책임 있는 AI 개발의 중요성을 강조합니다.

개발자, 연구원 및 정책 입안자는 협력하여 잠재적인 피해에 대비한 강력한 보호 장치를 구축해야 합니다. 또한, 훈련 데이터에 내재된 편견을 해결하고 의도하지 않은 결과를 완화하는 것이 우선시되어야 합니다.

LLM이 우리 삶에 점점 더 많이 자리잡게 되면서, 윤리적 고려 사항이 LLM의 발전을 이끌어야 하며 기술이 무결성을 손상시키지 않고 사회에 이익이 되도록 보장해야 합니다.

LLM 취약점의 환경을 탐색하면서 혁신에는 책임이 따른다는 것이 분명해졌습니다. 책임감 있는 AI와 윤리적 감독을 수용함으로써 우리는 AI 기반 사회를 위한 길을 열 수 있습니다.

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