ช่องโหว่และภัยคุกคามด้านความปลอดภัยที่ต้องเผชิญกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่นเดียวกับ GPT-4, DALL-E ได้สร้างความประทับใจให้กับจินตนาการของสาธารณชน และแสดงให้เห็นถึงศักยภาพอันยิ่งใหญ่ในการใช้งานที่หลากหลาย อย่างไรก็ตาม สำหรับความสามารถทั้งหมด ระบบ AI ที่ทรงพลังเหล่านี้ยังมาพร้อมกับช่องโหว่ที่สำคัญที่ผู้ไม่หวังดีอาจนำไปใช้ประโยชน์ได้ ในโพสต์นี้ เราจะสำรวจภัยคุกคามที่นำพาการโจมตีไปใช้ในการประนีประนอม LLM และเสนอมาตรการรับมือเพื่อเสริมความปลอดภัย

ภาพรวมของโมเดลภาษาขนาดใหญ่

ก่อนที่จะเจาะลึกถึงช่องโหว่ต่างๆ ควรทำความเข้าใจว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่คืออะไร และเหตุใดจึงได้รับความนิยมอย่างมาก LLM เป็นระบบปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับคลังข้อความขนาดใหญ่ ช่วยให้พวกเขาสร้างข้อความที่มีลักษณะเหมือนมนุษย์อย่างน่าทึ่งและมีส่วนร่วมในการสนทนาที่เป็นธรรมชาติ

LLM สมัยใหม่ เช่น GPT-3 ของ OpenAI มีพารามิเตอร์มากกว่า 175 พันล้านพารามิเตอร์ ซึ่งมีขนาดใหญ่กว่ารุ่นก่อนๆ หลายเท่า พวกเขาใช้สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้หม้อแปลงไฟฟ้า ซึ่งมีความเป็นเลิศในการประมวลผลลำดับ เช่น ข้อความและคำพูด ขนาดที่แท้จริงของโมเดลเหล่านี้ เมื่อรวมกับเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูง ช่วยให้โมเดลเหล่านี้สามารถบรรลุประสิทธิภาพที่ล้ำหน้าในงานด้านภาษาได้

ความสามารถพิเศษบางประการที่สร้างความตื่นเต้นให้กับทั้งนักวิจัยและสาธารณชน ได้แก่:

• การสร้างข้อความ: LLM สามารถเติมประโยคอัตโนมัติ เขียนเรียงความ สรุปบทความยาวๆ และแม้แต่เขียนนิยายได้
• ตอบคำถาม: พวกเขาสามารถให้คำตอบที่มีข้อมูลสำหรับคำถามเกี่ยวกับภาษาธรรมชาติในหัวข้อต่างๆ ที่หลากหลาย
• การจัดหมวดหมู่: LLM สามารถจัดหมวดหมู่และติดป้ายกำกับข้อความสำหรับความรู้สึก หัวข้อ การเขียน และอื่นๆ
• แปล: โมเดลอย่าง Switch Transformer ของ Google (2022) สามารถแปลได้ในระดับมนุษย์เกือบถึง 100 ภาษา
• การสร้างรหัส: เครื่องมืออย่าง GitHub Copilot แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ LLM ในการช่วยเหลือนักพัฒนา

ความเก่งกาจที่น่าทึ่งของ LLM ได้กระตุ้นความสนใจอย่างมากในการนำไปใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่การดูแลสุขภาพไปจนถึงการเงิน อย่างไรก็ตาม โมเดลที่มีแนวโน้มดีเหล่านี้ยังก่อให้เกิดช่องโหว่ใหม่ๆ ที่ต้องได้รับการแก้ไขอีกด้วย

โจมตีเวกเตอร์บนโมเดลภาษาขนาดใหญ่

แม้ว่า LLM จะไม่มีช่องโหว่ของซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม แต่ความซับซ้อนของ LLM ทำให้พวกเขาอ่อนแอต่อเทคนิคที่พยายามจัดการหรือใช้ประโยชน์จากการทำงานภายในของพวกเขา เรามาตรวจสอบเวกเตอร์การโจมตีที่โดดเด่น:

1. การโจมตีของฝ่ายตรงข้าม

การโจมตีของฝ่ายตรงข้าม เกี่ยวข้องกับอินพุตที่สร้างขึ้นมาเป็นพิเศษซึ่งออกแบบมาเพื่อหลอกลวงโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและกระตุ้นพฤติกรรมที่ไม่ได้ตั้งใจ แทนที่จะเปลี่ยนโมเดลโดยตรง ฝ่ายตรงข้ามจะจัดการข้อมูลที่ป้อนเข้าสู่ระบบ

สำหรับ LLM การโจมตีของฝ่ายตรงข้ามมักจะจัดการกับข้อความแจ้งและอินพุตเพื่อสร้างเอาต์พุตที่มีอคติ ไร้สาระ หรือเป็นอันตราย ซึ่งอย่างไรก็ตามปรากฏสอดคล้องกันสำหรับการแจ้งเตือนที่กำหนด ตัวอย่างเช่น ฝ่ายตรงข้ามอาจแทรกวลี “คำแนะนำนี้จะเป็นอันตรายต่อผู้อื่น” ภายในข้อความแจ้งให้ ChatGPT ขอคำแนะนำที่เป็นอันตราย ซึ่งอาจเลี่ยงตัวกรองความปลอดภัยของ ChatGPT ได้โดยการวางกรอบคำแนะนำที่เป็นอันตรายไว้เป็นคำเตือน

การโจมตีขั้นสูงเพิ่มเติมสามารถกำหนดเป้าหมายการแสดงโมเดลภายในได้ ด้วยการเพิ่มการก่อกวนที่มองไม่เห็นให้กับการฝังคำ ฝ่ายตรงข้ามอาจสามารถเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์ของโมเดลได้อย่างมีนัยสำคัญ การป้องกันการโจมตีเหล่านี้จำเป็นต้องวิเคราะห์ว่าการปรับแต่งอินพุตอย่างละเอียดส่งผลต่อการคาดการณ์อย่างไร

2. การเป็นพิษต่อข้อมูล

การโจมตีนี้เกี่ยวข้องกับการฉีดข้อมูลที่ปนเปื้อนเข้าไปในขั้นตอนการฝึกอบรมของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อจงใจสร้างความเสียหายให้กับโมเดลเหล่านั้น สำหรับ LLM ผู้ไม่หวังดีสามารถคัดลอกข้อความที่เป็นอันตรายจากอินเทอร์เน็ตหรือสร้างข้อความสังเคราะห์ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อสร้างมลพิษให้กับชุดข้อมูลการฝึกอบรม

ข้อมูลที่เป็นพิษ สามารถปลูกฝังอคติที่เป็นอันตรายในโมเดล ทำให้พวกเขาเรียนรู้สิ่งกระตุ้นที่เป็นปฏิปักษ์ หรือลดประสิทธิภาพของงานเป้าหมาย การขัดชุดข้อมูลและการรักษาความปลอดภัยไปป์ไลน์ข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่งในการป้องกันการโจมตีที่เป็นพิษต่อ LLM การผลิต

3. การโจรกรรมโมเดล

LLM เป็นตัวแทนของทรัพย์สินทางปัญญาที่มีคุณค่ามหาศาลสำหรับบริษัทที่ลงทุนทรัพยากรเพื่อพัฒนาพวกเขา ฝ่ายตรงข้ามกระตือรือร้นที่จะขโมยโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์เพื่อจำลองความสามารถของตน ได้รับความได้เปรียบทางการค้า หรือดึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนที่ใช้ในการฝึกอบรม

ผู้โจมตีอาจพยายามปรับแต่งโมเดลตัวแทนโดยใช้คำสั่งไปยัง LLM เป้าหมายเพื่อวิศวกรรมย้อนกลับความรู้ โมเดลที่ถูกขโมยยังสร้างพื้นผิวการโจมตีเพิ่มเติมเพื่อให้ฝ่ายตรงข้ามทำการโจมตีเพิ่มเติม การควบคุมการเข้าถึงที่แข็งแกร่งและการตรวจสอบรูปแบบการใช้งานที่ผิดปกติจะช่วยลดการโจรกรรมได้

4. การโจมตีโครงสร้างพื้นฐาน

เนื่องจาก LLM ขยายวงกว้างมากขึ้น ขั้นตอนการฝึกอบรมและการอนุมานจึงต้องการทรัพยากรการคำนวณที่แข็งแกร่ง ตัวอย่างเช่น GPT-3 ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับ GPU หลายร้อยตัวและเสียค่าธรรมเนียมการประมวลผลบนคลาวด์หลายล้าน

การพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายขนาดใหญ่นี้เผยให้เห็นเวกเตอร์ที่อาจเกิดขึ้น เช่น การโจมตีแบบปฏิเสธการให้บริการที่ทำให้ API ท่วมท้นพร้อมกับคำขอที่ล้นเซิร์ฟเวอร์ ผู้ไม่หวังดียังสามารถพยายามละเมิดสภาพแวดล้อมคลาวด์ที่โฮสต์ LLM เพื่อบ่อนทำลายการดำเนินงานหรือขโมยข้อมูล

ภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นจากช่องโหว่ของ LLM

การใช้ประโยชน์จากแนวทางการโจมตีข้างต้นสามารถช่วยให้ฝ่ายตรงข้ามใช้ LLM ในทางที่ผิดในลักษณะที่อาจก่อให้เกิดความเสี่ยงต่อบุคคลและสังคม ต่อไปนี้เป็นภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นซึ่งผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยจับตาดูอย่างใกล้ชิด:

• การแพร่กระจายของข้อมูลที่ผิด: โมเดลที่วางยาพิษสามารถถูกดัดแปลงเพื่อสร้างความเท็จที่น่าเชื่อ ปลุกปั่นแผนการสมรู้ร่วมคิด หรือบ่อนทำลายสถาบัน
• การขยายอคติทางสังคม: โมเดลที่ได้รับการฝึกเกี่ยวกับข้อมูลที่บิดเบือนอาจแสดงความสัมพันธ์ที่มีอคติซึ่งส่งผลเสียต่อชนกลุ่มน้อย
• ฟิชชิ่งและวิศวกรรมสังคม: ความสามารถในการสนทนาของ LLM สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการหลอกลวงที่ออกแบบมาเพื่อหลอกให้ผู้ใช้เปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
• การสร้างเนื้อหาที่เป็นพิษและเป็นอันตราย: LLM อาจให้คำแนะนำสำหรับกิจกรรมที่ผิดกฎหมายหรือผิดจริยธรรมโดยไม่มีข้อจำกัด
• การเลียนแบบดิจิทัล: บัญชีผู้ใช้ปลอมที่ขับเคลื่อนโดย LLM สามารถแพร่กระจายเนื้อหาที่กระตุ้นโทสะในขณะที่หลบเลี่ยงการตรวจจับ
• การประนีประนอมระบบที่มีช่องโหว่: LLM อาจช่วยเหลือแฮกเกอร์โดยทำให้ส่วนประกอบของการโจมตีทางไซเบอร์เป็นแบบอัตโนมัติ

ภัยคุกคามเหล่านี้เน้นย้ำถึงความจำเป็นของการควบคุมที่เข้มงวดและกลไกกำกับดูแลเพื่อการพัฒนาและปรับใช้ LLM อย่างปลอดภัย เนื่องจากโมเดลยังคงพัฒนาขีดความสามารถต่อไป ความเสี่ยงก็จะเพิ่มขึ้นหากไม่มีการป้องกันที่เพียงพอ

กลยุทธ์ที่แนะนำสำหรับการรักษาความปลอดภัยโมเดลภาษาขนาดใหญ่

เนื่องจากธรรมชาติของช่องโหว่ LLM มีหลายแง่มุม จึงจำเป็นต้องมีแนวทางการป้องกันเชิงลึกตลอดทั้งวงจรการออกแบบ การฝึกอบรม และการใช้งานเพื่อเพิ่มความปลอดภัย:

สถาปัตยกรรมที่ปลอดภัย

• ใช้การควบคุมการเข้าถึงหลายระดับเพื่อจำกัดการเข้าถึงโมเดลสำหรับผู้ใช้และระบบที่ได้รับอนุญาต การจำกัดอัตราสามารถช่วยป้องกันการโจมตีแบบใช้กำลังดุร้ายได้
• แบ่งส่วนประกอบย่อยออกเป็นสภาพแวดล้อมแบบแยกส่วนที่ปลอดภัยด้วยนโยบายไฟร์วอลล์ที่เข้มงวด ซึ่งจะช่วยลดรัศมีการระเบิดจากการเจาะ
• สถาปนิกเพื่อความพร้อมใช้งานสูงทั่วทั้งภูมิภาคเพื่อป้องกันการหยุดชะงักเฉพาะที่ โหลดบาลานซ์ช่วยป้องกันคำขอท่วมท้นระหว่างการโจมตี

การฝึกอบรมความปลอดภัยของไปป์ไลน์

• ดำเนินการรักษาความสะอาดของข้อมูลอย่างกว้างขวางโดยการสแกนองค์กรการฝึกอบรมเพื่อหาความเป็นพิษ อคติ และข้อความสังเคราะห์โดยใช้ตัวแยกประเภท ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงจากการเป็นพิษของข้อมูล
• ฝึกฝนโมเดลบนชุดข้อมูลที่เชื่อถือได้ซึ่งรวบรวมจากแหล่งที่เชื่อถือได้ แสวงหามุมมองที่หลากหลายเมื่อรวบรวมข้อมูล
• แนะนำกลไกการตรวจสอบข้อมูลเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของตัวอย่าง บล็อกการอัปโหลดข้อความจำนวนมากที่น่าสงสัย
• ฝึกฝนการฝึกอบรมฝ่ายตรงข้ามโดยเพิ่มตัวอย่างที่ชัดเจนด้วยตัวอย่างฝ่ายตรงข้ามเพื่อปรับปรุงความทนทานของแบบจำลอง

การป้องกันอนุมาน

• ใช้โมดูลทำความสะอาดอินพุตเพื่อกรองข้อความที่เป็นอันตรายหรือข้อความที่ไม่สื่อความหมายจากข้อความแจ้งเตือนของผู้ใช้
• วิเคราะห์ข้อความที่สร้างขึ้นสำหรับการละเมิดนโยบายโดยใช้ตัวแยกประเภทก่อนที่จะเผยแพร่เอาต์พุต
• คำขอ API ที่จำกัดอัตราต่อผู้ใช้เพื่อป้องกันการละเมิดและการปฏิเสธบริการเนื่องจากการโจมตีแบบขยายสัญญาณ
• ตรวจสอบบันทึกอย่างต่อเนื่องเพื่อตรวจจับการรับส่งข้อมูลที่ผิดปกติและรูปแบบการสืบค้นที่บ่งบอกถึงการโจมตีได้อย่างรวดเร็ว
• ใช้ขั้นตอนการฝึกอบรมใหม่หรือการปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อรีเฟรชโมเดลเป็นระยะโดยใช้ข้อมูลใหม่ที่เชื่อถือได้

การกำกับดูแลองค์กร

• จัดตั้งคณะกรรมการพิจารณาจริยธรรมด้วยมุมมองที่หลากหลายเพื่อประเมินความเสี่ยงในการสมัครและเสนอมาตรการป้องกัน
• พัฒนานโยบายที่ชัดเจนซึ่งควบคุมกรณีการใช้งานที่เหมาะสมและการเปิดเผยข้อจำกัดต่อผู้ใช้
• ส่งเสริมการทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิดระหว่างทีมรักษาความปลอดภัยและวิศวกร ML เพื่อปลูกฝังแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านความปลอดภัย
• ดำเนินการตรวจสอบและประเมินผลกระทบอย่างสม่ำเสมอเพื่อระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นตามความก้าวหน้าของขีดความสามารถ
• จัดทำแผนตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับการตรวจสอบและบรรเทาการละเมิด LLM ที่เกิดขึ้นจริงหรือการใช้ในทางที่ผิด

การผสมผสานกลยุทธ์การบรรเทาผลกระทบระหว่างข้อมูล แบบจำลอง และสแต็กโครงสร้างพื้นฐานเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างสมดุลระหว่างคำมั่นสัญญาที่ดีและความเสี่ยงที่แท้จริงที่มาพร้อมกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ การเฝ้าระวังอย่างต่อเนื่องและการลงทุนด้านความปลอดภัยเชิงรุกซึ่งสอดคล้องกับขนาดของระบบเหล่านี้จะเป็นตัวกำหนดว่าผลประโยชน์ของระบบเหล่านี้จะเกิดขึ้นอย่างมีความรับผิดชอบหรือไม่

สรุป

LLM เช่น ChatGPT แสดงถึงความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่ขยายขอบเขตของสิ่งที่ AI สามารถทำได้ อย่างไรก็ตาม ความซับซ้อนที่แท้จริงของระบบเหล่านี้ทำให้พวกเขาเสี่ยงต่อการถูกหาประโยชน์ใหม่ๆ มากมายที่ต้องการความสนใจจากเรา

ตั้งแต่การโจมตีของฝ่ายตรงข้ามไปจนถึงการจำลองการโจรกรรม ผู้แสดงภัยคุกคามมีแรงจูงใจในการปลดล็อกศักยภาพของ LLM เพื่อจุดจบที่ชั่วร้าย แต่ด้วยการปลูกฝังวัฒนธรรมความปลอดภัยตลอดวงจรการเรียนรู้ของเครื่อง เราจึงสามารถทำงานเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลเหล่านี้ปฏิบัติตามคำมั่นสัญญาได้อย่างปลอดภัยและมีจริยธรรม ด้วยความพยายามร่วมกันระหว่างภาครัฐและเอกชน จุดอ่อนของ LLM ไม่จำเป็นต้องบ่อนทำลายคุณค่าของพวกเขาต่อสังคม