Artificial Intelligence
10 najważniejszych luk w zabezpieczeniach LLM

W sztucznej inteligencji (AI) siła i potencjał Duże modele językowe (LLM) są niezaprzeczalne, zwłaszcza po przełomowych wydaniach OpenAI, takich jak ChatGPT oraz GPT-4. Obecnie na rynku istnieje wiele zastrzeżonych i otwartych programów LLM, które rewolucjonizują branże i przynoszą rewolucyjne zmiany w funkcjonowaniu przedsiębiorstw. Pomimo szybkiej transformacji istnieje wiele słabych punktów i niedociągnięć LLM, którymi należy się zająć.
Na przykład LLM można wykorzystać do przeprowadzania cyberataków, takich jak spear phishing poprzez masowe generowanie spersonalizowanych wiadomości typu spear phishing przypominających człowieka. Najnowsze badania pokazuje, jak łatwo można tworzyć unikalne wiadomości typu spear phishing przy użyciu modeli GPT OpenAI poprzez tworzenie podstawowych podpowiedzi. Jeśli luki w zabezpieczeniach LLM nie zostaną wyeliminowane, mogą zagrozić możliwości zastosowania LLM w skali przedsiębiorstwa.
Ilustracja ataku typu spear phishing opartego na LLM
W tym artykule zajmiemy się głównymi lukami w zabezpieczeniach LLM i omówimy, w jaki sposób organizacje mogą przezwyciężyć te problemy.
10 najważniejszych luk w zabezpieczeniach LLM i jak je złagodzić
Jak moc LLM nadal inicjuje innowacje, ważne jest, aby zrozumieć słabe punkty tych najnowocześniejszych technologii. Poniżej znajduje się 10 najważniejszych luk w zabezpieczeniach związanych z LLM oraz kroki wymagane do rozwiązania każdego problemu.
1. Zatruwanie danych treningowych
Wydajność LLM w dużym stopniu zależy od jakości danych szkoleniowych. Złośliwi uczestnicy mogą manipulować tymi danymi, wprowadzając stronniczość lub dezinformację w celu narażenia wyników.
Rozwiązanie
Aby ograniczyć tę lukę, niezbędne są rygorystyczne procesy przechowywania i sprawdzania danych. Regularne audyty i kontrole różnorodności danych szkoleniowych mogą pomóc w zidentyfikowaniu i naprawieniu potencjalnych problemów.
2. Nieautoryzowane wykonanie kodu
Zdolność LLM do generowania kodu stwarza wektor nieautoryzowanego dostępu i manipulacji. Złośliwi aktorzy mogą wstrzyknąć szkodliwy kod, podważając bezpieczeństwo modelu.
Rozwiązanie
Stosowanie rygorystycznej walidacji danych wejściowych, filtrowania treści i technik piaskownicy może przeciwdziałać temu zagrożeniu, zapewniając bezpieczeństwo kodu.
3. Natychmiastowy zastrzyk
Manipulowanie LLM poprzez zwodnicze podpowiedzi mogą prowadzić do niezamierzonych wyników, ułatwiając rozprzestrzenianie się dezinformacji. Opracowując podpowiedzi wykorzystujące błędy lub ograniczenia modelu, osoby atakujące mogą nakłonić sztuczną inteligencję do wygenerowania niedokładnych treści zgodnych z ich planem.
Rozwiązanie
Ustanowienie predefiniowanych wytycznych dotyczących szybkiego użycia i udoskonalenie technik szybkiego projektowania może pomóc w ograniczeniu tej luki w zabezpieczeniach LLM. Ponadto dostrajanie modeli w celu lepszego dopasowania do pożądanego zachowania może zwiększyć dokładność reakcji.
4. Luki w zabezpieczeniach związane z fałszowaniem żądań po stronie serwera (SSRF).
LLM nieumyślnie tworzą luki dla Ataki polegające na fałszowaniu żądań po stronie serwera (SSRF)., które umożliwiają podmiotom zagrażającym manipulowanie zasobami wewnętrznymi, w tym interfejsami API i bazami danych. Takie wykorzystanie naraża LLM na nieupoważnione, natychmiastowe zainicjowanie i wydobycie poufnych zasobów wewnętrznych. Takie ataki omijają środki bezpieczeństwa, stwarzając zagrożenia, takie jak wycieki danych i nieautoryzowany dostęp do systemu.
Rozwiązanie
Integracja sanityzacja wejść a monitorowanie interakcji sieciowych zapobiega exploitom opartym na SSRF, zwiększając ogólne bezpieczeństwo systemu.
5. Nadmierne poleganie na treściach generowanych przez LLM
Nadmierne poleganie na treściach generowanych przez LLM bez sprawdzania faktów może prowadzić do rozpowszechniania niedokładnych lub sfabrykowanych informacji. Ponadto LLM mają tendencję do „halucynacje”, generując wiarygodne, ale całkowicie fikcyjne informacje. Użytkownicy mogą błędnie założyć, że treść jest wiarygodna ze względu na jej spójny wygląd, co zwiększa ryzyko wprowadzenia w błąd.
Rozwiązanie
Włączenie nadzoru człowieka do walidacji treści i sprawdzania faktów zapewnia większą dokładność treści i podtrzymuje wiarygodność.
6. Nieodpowiednie dopasowanie AI
Nieodpowiednie dopasowanie odnosi się do sytuacji, w których zachowanie modelu nie jest zgodne z ludzkimi wartościami lub intencjami. Może to skutkować generowaniem przez LLM obraźliwych, niewłaściwych lub szkodliwych wyników, co może potencjalnie spowodować utratę reputacji lub pogłębienie niezgody.
Rozwiązanie
Wdrażanie strategii uczenia się przez wzmacnianie w celu dostosowania zachowań sztucznej inteligencji do wartości ludzkich ogranicza rozbieżności, wspierając etyczne interakcje ze sztuczną inteligencją.
7. Nieodpowiedni sandbox
Sandboxing polega na ograniczaniu możliwości LLM, aby zapobiec nieautoryzowanym działaniom. Nieodpowiednia piaskownica może narazić systemy na ryzyko, takie jak wykonanie złośliwego kodu lub nieautoryzowany dostęp do danych, ponieważ model może przekroczyć zamierzone granice.
Rozwiązanie
Aby zapewnić integralność systemu, kluczowe znaczenie ma utworzenie obrony przed potencjalnymi naruszeniami, która obejmuje solidną piaskownicę, izolację instancji i zabezpieczenie infrastruktury serwerów.
8. Niewłaściwa obsługa błędów
Źle zarządzane błędy mogą ujawnić poufne informacje na temat architektury lub zachowania LLM, które atakujący mogą wykorzystać w celu uzyskania dostępu lub opracowania skuteczniejszych ataków. Właściwa obsługa błędów jest niezbędna, aby zapobiec niezamierzonemu ujawnieniu informacji, które mogłyby pomóc podmiotom zagrażającym.
Rozwiązanie
Budowa kompleksowych mechanizmów obsługi błędów, które aktywnie zarządzają różnymi danymi wejściowymi, może zwiększyć ogólną niezawodność i wygodę użytkownika systemów opartych na LLM.
9. Kradzież modelu
Ze względu na swoją wartość finansową LLM mogą być atrakcyjnym celem kradzieży. Podmioty zagrażające mogą ukraść lub ujawnić bazę kodu i powielić ją lub wykorzystać do złośliwych celów.
Rozwiązanie
Organizacje mogą stosować szyfrowanie, rygorystyczną kontrolę dostępu i stałe monitorowanie zabezpieczeń przed próbami kradzieży modelu w celu zachowania integralności modelu.
10. Niewystarczająca kontrola dostępu
Niewystarczające mechanizmy kontroli dostępu narażają LLM na ryzyko nieuprawnionego użycia, dając złośliwym podmiotom możliwości wykorzystania lub nadużywania modelu do swoich złych celów. Bez solidnej kontroli dostępu podmioty te mogą manipulować treściami generowanymi przez LLM, narażać na szwank ich niezawodność, a nawet wydobywać wrażliwe dane.
Rozwiązanie
Silna kontrola dostępu zapobiega nieautoryzowanemu użyciu, manipulacji lub naruszeniu danych. Rygorystyczne protokoły dostępu, uwierzytelnianie użytkowników i czujne audyty zapobiegają nieautoryzowanemu dostępowi, zwiększając ogólne bezpieczeństwo.
Względy etyczne dotyczące luk w zabezpieczeniach LLM
Wykorzystanie luk w zabezpieczeniach LLM niesie ze sobą daleko idące konsekwencje. Od rozprzestrzeniania się mylna informacja do ułatwiania nieautoryzowanego dostępu, skutki tych luk podkreślają krytyczną potrzebę odpowiedzialnego rozwoju sztucznej inteligencji.
Programiści, badacze i decydenci muszą współpracować, aby ustanowić solidne zabezpieczenia przed potencjalnymi szkodami. Ponadto priorytetem musi być wyeliminowanie uprzedzeń zakorzenionych w danych szkoleniowych i łagodzenie niezamierzonych wyników.
W miarę jak LLM stają się coraz bardziej obecne w naszym życiu, ich ewolucją muszą kierować się względy etyczne, zapewniając, że technologia przyniesie korzyści społeczeństwu bez uszczerbku dla uczciwości.
Kiedy badamy krajobraz luk w zabezpieczeniach LLM, staje się oczywiste, że innowacja wiąże się z odpowiedzialnością. Stosując odpowiedzialną sztuczną inteligencję i nadzór etyczny, możemy utorować drogę społeczeństwu opartemu na sztucznej inteligencji.
Chcesz poprawić swoje IQ AI? Nawiguj przez Unite.aiobszerny katalog wnikliwych zasobów sztucznej inteligencji, które poszerzą Twoją wiedzę.