10 geriausių LLM pažeidžiamumų

Dirbtinio intelekto (DI) galia ir potencialas Dideli kalbų modeliai (LLM) yra neabejotina, ypač po novatoriškų OpenAI leidimų, tokių kaip ChatGPT ir GPT-4. Šiandien rinkoje yra daug patentuotų ir atvirojo kodo LLM, kurie daro revoliuciją pramonės šakose ir atneša permainingų verslo veiklos pokyčių. Nepaisant greitos transformacijos, yra daug LLM pažeidžiamumų ir trūkumų, kuriuos reikia pašalinti.

Pavyzdžiui, LLM gali būti naudojamos kibernetinėms atakoms vykdyti ietis phishing generuodami į žmogų panašius suasmenintus sukčiavimo pranešimus. Naujausi tyrimai parodo, kaip lengva sukurti unikalius sukčiavimo pranešimus naudojant OpenAI GPT modelius, sukuriant pagrindinius raginimus. Jei LLM pažeidžiamumas nebus pašalintas, tai gali pakenkti LLM pritaikymui įmonės mastu.

LLM pagrįstos spygliuočių sukčiavimo atakos iliustracija

Šiame straipsnyje aptarsime pagrindinius LLM pažeidžiamumus ir aptarsime, kaip organizacijos galėtų išspręsti šias problemas.

10 geriausių LLM pažeidžiamumų ir kaip juos sumažinti

Kaip LLM galia ir toliau kursto naujoves, svarbu suprasti šių pažangiausių technologijų pažeidžiamumą. Toliau pateikiami 10 pagrindinių pažeidžiamumų, susijusių su LLM, ir veiksmai, kurių reikia norint išspręsti kiekvieną iššūkį.

1. Mokymo duomenų apsinuodijimas

LLM našumas labai priklauso nuo mokymo duomenų kokybės. Piktybiški veikėjai gali manipuliuoti šiais duomenimis, įvesdami šališkumą arba klaidingą informaciją, kad pakenktų rezultatams.

Sprendimas

Norint sumažinti šį pažeidžiamumą, būtina atlikti griežtus duomenų tvarkymo ir patvirtinimo procesus. Reguliarus mokymo duomenų auditas ir įvairovės tikrinimas gali padėti nustatyti ir ištaisyti galimas problemas.

2. Neteisėtas kodo vykdymas

LLM galimybė generuoti kodą sukuria neteisėtos prieigos ir manipuliavimo vektorių. Kenkėjiški veikėjai gali įterpti žalingą kodą, pakenkdami modelio saugumui.

Sprendimas

Taikant griežtą įvesties tikrinimo, turinio filtravimo ir smėlio dėžės metodus, galima kovoti su šia grėsme ir užtikrinti kodo saugumą.

3. Greitas įpurškimas

Manipuliavimas LLM apgaulingi raginimai gali sukelti nenumatytų rezultatų, palengvinančių dezinformacijos plitimą. Kurdami raginimus, išnaudojančius modelio šališkumą ar apribojimus, užpuolikai gali priversti dirbtinį intelektą generuoti netikslų turinį, atitinkantį jų darbotvarkę.

Sprendimas

Iš anksto nustatytų greito naudojimo gairių nustatymas ir greitų inžinerinių metodų tobulinimas gali padėti sumažinti šį LLM pažeidžiamumą. Be to, koreguojant modelius, kad jie geriau atitiktų pageidaujamą elgesį, gali padidėti atsako tikslumas.

4. Serverio užklausų klastojimo (SSRF) pažeidžiamumas

LLM netyčia sukuria angas Serverio pusės užklausų klastojimo (SSRF) atakos, kurios leidžia grėsmės veikėjams manipuliuoti vidiniais ištekliais, įskaitant API ir duomenų bazes. Dėl šio išnaudojimo LLM neteisėtai pradeda veikti ir išgauti konfidencialius vidinius išteklius. Tokiomis atakomis apeinamos saugumo priemonės ir kyla grėsmių, tokių kaip duomenų nutekėjimas ir neteisėta prieiga prie sistemos.

Sprendimas

Integravimas įvesties dezinfekavimas ir tinklo sąveikos stebėjimas apsaugo nuo SSRF pagrįstų išnaudojimų, o tai padidina bendrą sistemos saugumą.

5. Per didelis pasitikėjimas LLM sukurtu turiniu

Per didelis pasitikėjimas LLM sukurtu turiniu be faktų patikrinimo gali sukelti netikslios arba išgalvotos informacijos sklaidą. Be to, LLM linkę „haliucinatas“, generuojant tikėtiną, bet visiškai išgalvotą informaciją. Vartotojai gali klaidingai manyti, kad turinys yra patikimas dėl nuoseklios išvaizdos, todėl padidėja klaidingos informacijos rizika.

Sprendimas

Turinio patvirtinimo ir faktų tikrinimo žmogiškoji priežiūra užtikrina didesnį turinio tikslumą ir patikimumą.

6. Neadekvatus AI suderinimas

Neadekvatus suderinimas reiškia situacijas, kai modelio elgesys neatitinka žmogaus vertybių ar ketinimų. Dėl to LLM gali sukurti įžeidžiančius, netinkamus ar žalingus rezultatus, galinčius pakenkti reputacijai arba skatinti nesantaiką.

Sprendimas

Diegiant sustiprinimo mokymosi strategijas, siekiant suderinti AI elgesį su žmogaus vertybėmis, mažinami neatitikimai ir skatinama etiška DI sąveika.

7. Neadekvatus smėlio dėžė

Smėlio dėžė apima LLM galimybių apribojimą, kad būtų išvengta neteisėtų veiksmų. Dėl netinkamo smėlio dėžės sistemos gali kilti pavojus, pvz., kenkėjiško kodo vykdymas arba neteisėta prieiga prie duomenų, nes modelis gali viršyti numatytas ribas.

Sprendimas

Siekiant užtikrinti sistemos vientisumą, labai svarbu suformuoti apsaugą nuo galimų pažeidimų, o tai apima patikimą smėlio dėžę, egzempliorių izoliavimą ir serverio infrastruktūros apsaugą.

8. Netinkamas klaidų tvarkymas

Prastai valdomos klaidos gali atskleisti neskelbtiną informaciją apie LLM architektūrą ar elgesį, kurią užpuolikai gali išnaudoti norėdami gauti prieigą arba sukurti veiksmingesnes atakas. Labai svarbu tinkamai elgtis su klaidomis, kad būtų išvengta netyčinės informacijos, kuri galėtų padėti grėsmės subjektams, atskleidimo.

Sprendimas

Sukūrę visapusiškus klaidų valdymo mechanizmus, kurie aktyviai valdo įvairias įvestis, gali padidinti bendrą LLM pagrįstų sistemų patikimumą ir vartotojo patirtį.

9. Modelio vagystė

Dėl savo finansinės vertės LLM gali būti patrauklūs vagystės tikslai. Grėsmės veikėjai gali pavogti arba nutekinti kodo bazę ir atkartoti arba naudoti ją kenkėjiškais tikslais.

Sprendimas

Siekiant išsaugoti modelio vientisumą, organizacijos gali naudoti šifravimą, griežtą prieigos kontrolę ir nuolatinę stebėjimo apsaugą nuo modelio vagystės.

10. Nepakankama prieigos kontrolė

Nepakankami prieigos kontrolės mechanizmai kelia LLM neteisėto naudojimo riziką, suteikdami piktybiniams veikėjams galimybę išnaudoti ar piktnaudžiauti modeliu savo blogiems tikslams. Neturėdami patikimos prieigos kontrolės, šie veikėjai gali manipuliuoti LLM sukurtu turiniu, pakenkti jo patikimumui ar net išgauti neskelbtinus duomenis.

Sprendimas

Stiprus prieigos valdymas apsaugo nuo neteisėto naudojimo, klastojimo ar duomenų pažeidimų. Griežti prieigos protokolai, vartotojo autentifikavimas ir budrus auditas atgraso nuo neteisėtos prieigos ir padidina bendrą saugumą.

LLM pažeidžiamumo etiniai aspektai

LLM pažeidžiamumų išnaudojimas turi toli siekiančių pasekmių. Nuo plitimo dezinformacija Siekiant palengvinti neteisėtą prieigą, šių pažeidžiamumų padariniai pabrėžia esminį atsakingo dirbtinio intelekto kūrimo poreikį.

Kūrėjai, tyrėjai ir politikos formuotojai turi bendradarbiauti, kad sukurtų patikimas apsaugos priemones nuo galimos žalos. Be to, pirmenybė turi būti teikiama treniruočių duomenyse įsišaknijusių šališkumo pašalinimui ir nenumatytų rezultatų mažinimui.

Kadangi LLM vis labiau įsilieja į mūsų gyvenimą, jų raida turi būti grindžiama etiniais sumetimais, užtikrinant, kad technologijos būtų naudingos visuomenei nepakenkiant vientisumui.

Kai tyrinėjame LLM pažeidžiamumą, tampa akivaizdu, kad naujovės yra susijusios su atsakomybe. Taikydami atsakingą AI ir etinę priežiūrą galime nutiesti kelią dirbtinio intelekto turinčiai visuomenei.

Norite pagerinti savo AI IQ? Naršyti Unite.aiPlatus įžvalgių AI išteklių katalogas, skirtas jūsų žinioms praplėsti.