ช่องโหว่ LLM 10 อันดับแรก

ในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) พลังและศักยภาพของ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ไม่อาจปฏิเสธได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหลังจากการเปิดตัวที่ก้าวล้ำของ OpenAI เช่น ChatGPT และ จีพีที-4. ปัจจุบัน มี LLM ที่เป็นกรรมสิทธิ์และโอเพ่นซอร์สจำนวนมากในตลาดที่กำลังปฏิวัติอุตสาหกรรมและนำการเปลี่ยนแปลงที่เปลี่ยนแปลงไปในวิธีการทำงานของธุรกิจ แม้จะมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว แต่ก็ยังมีช่องโหว่และข้อบกพร่องของ LLM จำนวนมากที่ต้องแก้ไข

ตัวอย่างเช่น LLM สามารถใช้ในการโจมตีทางไซเบอร์ได้ หอกฟิชชิ่ง โดยการสร้างข้อความฟิชชิ่งแบบหอกส่วนบุคคลที่มีลักษณะเหมือนมนุษย์จำนวนมาก งานวิจัยล่าสุด แสดงให้เห็นว่าการสร้างข้อความฟิชชิ่งแบบ Spear ที่ไม่ซ้ำใครโดยใช้โมเดล GPT ของ OpenAI เป็นเรื่องง่ายเพียงใด โดยการสร้างข้อความแจ้งเตือนพื้นฐาน หากปล่อยทิ้งไว้โดยไม่ได้รับการจัดการ ช่องโหว่ของ LLM อาจส่งผลต่อความสามารถในการบังคับใช้ของ LLM ในระดับองค์กร

ภาพประกอบการโจมตีแบบฟิชชิ่งแบบหอกที่ใช้ LLM

ในบทความนี้ เราจะกล่าวถึงช่องโหว่ที่สำคัญของ LLM และอภิปรายว่าองค์กรต่างๆ จะสามารถเอาชนะปัญหาเหล่านี้ได้อย่างไร

ช่องโหว่ LLM 10 อันดับแรก & วิธีบรรเทาผลกระทบ

ในฐานะที่เป็น พลังของ LLM ยังคงจุดประกายนวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจจุดอ่อนของเทคโนโลยีล้ำสมัยเหล่านี้ ต่อไปนี้คือช่องโหว่ 10 อันดับแรกที่เกี่ยวข้องกับ LLM และขั้นตอนที่จำเป็นในการจัดการกับความท้าทายแต่ละอย่าง

1. พิษข้อมูลการฝึกอบรม

ประสิทธิภาพของ LLM ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรมอย่างมาก ผู้ที่เป็นอันตรายสามารถจัดการข้อมูลนี้ ทำให้เกิดอคติหรือข้อมูลที่ไม่ถูกต้องเพื่อลดทอนผลลัพธ์

Solution

เพื่อบรรเทาช่องโหว่นี้ การดูแลจัดการข้อมูลที่เข้มงวดและกระบวนการตรวจสอบถือเป็นสิ่งสำคัญ การตรวจสอบและการตรวจสอบความหลากหลายของข้อมูลการฝึกอบรมเป็นประจำสามารถช่วยระบุและแก้ไขปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้

2. การดำเนินการโค้ดโดยไม่ได้รับอนุญาต

ความสามารถของ LLM ในการสร้างโค้ดทำให้เกิดเวกเตอร์สำหรับการเข้าถึงและการจัดการโดยไม่ได้รับอนุญาต ผู้ที่เป็นอันตรายสามารถแทรกโค้ดที่เป็นอันตราย ซึ่งบ่อนทำลายความปลอดภัยของโมเดล

Solution

การใช้การตรวจสอบความถูกต้องอินพุตที่เข้มงวด การกรองเนื้อหา และเทคนิคแซนด์บ็อกซ์สามารถต่อต้านภัยคุกคามนี้ได้ และรับประกันความปลอดภัยของโค้ด

3. ฉีดทันที

การจัดการ ปริญญามหาบัณฑิต การใช้ข้อความแจ้งที่หลอกลวงสามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ได้ตั้งใจ ซึ่งเอื้อต่อการเผยแพร่ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ด้วยการพัฒนาการแจ้งเตือนที่ใช้ประโยชน์จากอคติหรือข้อจำกัดของโมเดล ผู้โจมตีสามารถเกลี้ยกล่อมให้ AI สร้างเนื้อหาที่ไม่ถูกต้องซึ่งสอดคล้องกับวาระการประชุมของพวกเขาได้

Solution

การสร้างแนวทางที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับการใช้งานทันทีและการปรับปรุงเทคนิคทางวิศวกรรมที่รวดเร็วสามารถช่วยแก้ไขช่องโหว่ LLM นี้ได้ นอกจากนี้ การปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียดเพื่อให้สอดคล้องกับพฤติกรรมที่ต้องการได้ดีขึ้น ยังช่วยเพิ่มความแม่นยำในการตอบสนองอีกด้วย

4. ช่องโหว่การปลอมแปลงคำขอฝั่งเซิร์ฟเวอร์ (SSRF)

LLM สร้างช่องเปิดโดยไม่ได้ตั้งใจ การโจมตีการปลอมแปลงคำขอฝั่งเซิร์ฟเวอร์ (SSRF)ซึ่งช่วยให้ผู้คุกคามสามารถจัดการทรัพยากรภายใน รวมถึง API และฐานข้อมูล การแสวงหาประโยชน์นี้ทำให้ LLM มีการเริ่มต้นทันทีโดยไม่ได้รับอนุญาตและการดึงทรัพยากรภายในที่เป็นความลับ การโจมตีดังกล่าวเป็นการหลีกเลี่ยงมาตรการรักษาความปลอดภัย ก่อให้เกิดภัยคุกคาม เช่น ข้อมูลรั่วไหลและการเข้าถึงระบบโดยไม่ได้รับอนุญาต

Solution

การบูรณาการ การฆ่าเชื้ออินพุต และการตรวจสอบการโต้ตอบของเครือข่ายจะช่วยป้องกันการโจมตีแบบ SSRF ซึ่งช่วยเสริมความปลอดภัยของระบบโดยรวม

5. การพึ่งพาเนื้อหาที่สร้างโดย LLM มากเกินไป

การพึ่งพาเนื้อหาที่สร้างโดย LLM มากเกินไปโดยไม่มีการตรวจสอบข้อเท็จจริงอาจนำไปสู่การเผยแพร่ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือปลอมแปลงได้ นอกจากนี้ LLM มีแนวโน้มที่จะ “ภาพหลอน” สร้างข้อมูลที่เป็นไปได้แต่เป็นเพียงเรื่องสมมติขึ้นมา ผู้ใช้อาจเข้าใจผิดว่าเนื้อหามีความน่าเชื่อถือเนื่องจากมีรูปลักษณ์ที่สอดคล้องกัน ส่งผลให้เสี่ยงต่อการให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง

Solution

การรวมการควบคุมดูแลโดยมนุษย์สำหรับการตรวจสอบความถูกต้องของเนื้อหาและการตรวจสอบข้อเท็จจริงช่วยให้มั่นใจในความถูกต้องของเนื้อหาที่สูงขึ้นและรักษาความน่าเชื่อถือ

6. การจัดตำแหน่ง AI ไม่เพียงพอ

การจัดตำแหน่งที่ไม่เพียงพอหมายถึงสถานการณ์ที่พฤติกรรมของแบบจำลองไม่สอดคล้องกับค่านิยมหรือความตั้งใจของมนุษย์ ซึ่งอาจส่งผลให้ LLM สร้างผลลัพธ์ที่น่ารังเกียจ ไม่เหมาะสม หรือเป็นอันตราย ซึ่งอาจก่อให้เกิดความเสียหายต่อชื่อเสียงหรือส่งเสริมความขัดแย้ง

Solution

การใช้กลยุทธ์การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเพื่อปรับพฤติกรรม AI ให้สอดคล้องกับค่านิยมของมนุษย์ ช่วยลดความคลาดเคลื่อน และส่งเสริมการมีปฏิสัมพันธ์กับ AI อย่างมีจริยธรรม

7. แซนด์บ็อกซ์ไม่เพียงพอ

แซนด์บ็อกซ์เกี่ยวข้องกับการจำกัดความสามารถของ LLM เพื่อป้องกันการกระทำที่ไม่ได้รับอนุญาต แซนด์บ็อกซ์ที่ไม่เพียงพออาจทำให้ระบบมีความเสี่ยง เช่น การรันโค้ดที่เป็นอันตรายหรือการเข้าถึงข้อมูลที่ไม่ได้รับอนุญาต เนื่องจากโมเดลอาจเกินขอบเขตที่กำหนดไว้

Solution

เพื่อให้มั่นใจถึงความสมบูรณ์ของระบบ การสร้างการป้องกันการละเมิดที่อาจเกิดขึ้นถือเป็นสิ่งสำคัญ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการแซนด์บ็อกซ์ที่มีประสิทธิภาพ การแยกอินสแตนซ์ และการรักษาความปลอดภัยโครงสร้างพื้นฐานของเซิร์ฟเวอร์

8. การจัดการข้อผิดพลาดที่ไม่เหมาะสม

ข้อผิดพลาดที่มีการจัดการไม่ดีสามารถเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมหรือพฤติกรรมของ LLM ซึ่งผู้โจมตีสามารถหาประโยชน์เพื่อเข้าถึงหรือสร้างการโจมตีที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น การจัดการข้อผิดพลาดอย่างเหมาะสมถือเป็นสิ่งสำคัญในการป้องกันการเปิดเผยข้อมูลโดยไม่ตั้งใจซึ่งอาจช่วยเหลือผู้ดำเนินการภัยคุกคามได้

Solution

การสร้างกลไกการจัดการข้อผิดพลาดที่ครอบคลุมซึ่งจัดการอินพุตต่างๆ ในเชิงรุกสามารถปรับปรุงความน่าเชื่อถือโดยรวมและประสบการณ์ผู้ใช้ของระบบที่ใช้ LLM

9. การโจรกรรมแบบจำลอง

เนื่องจากมูลค่าทางการเงิน LLM อาจเป็นเป้าหมายที่น่าดึงดูดสำหรับการโจรกรรม ผู้คุกคามสามารถขโมยหรือรั่วไหลฐานรหัสและทำซ้ำหรือใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่เป็นอันตราย

Solution

องค์กรสามารถใช้การเข้ารหัส การควบคุมการเข้าถึงที่เข้มงวด และการป้องกันการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องต่อการพยายามขโมยโมเดลเพื่อรักษาความสมบูรณ์ของโมเดล

10. การควบคุมการเข้าถึงไม่เพียงพอ

กลไกการควบคุมการเข้าถึงที่ไม่เพียงพอจะทำให้ LLM เสี่ยงต่อการใช้งานโดยไม่ได้รับอนุญาต ทำให้ผู้ไม่ประสงค์ดีมีโอกาสใช้ประโยชน์หรือใช้โมเดลในทางที่ผิดเพื่อวัตถุประสงค์ที่ไม่ดี หากไม่มีการควบคุมการเข้าถึงที่มีประสิทธิภาพ ผู้ดำเนินการเหล่านี้สามารถจัดการเนื้อหาที่สร้างโดย LLM ลดความน่าเชื่อถือ หรือแม้แต่ดึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนออกมาได้

Solution

การควบคุมการเข้าถึงที่แข็งแกร่งป้องกันการใช้งานที่ไม่ได้รับอนุญาต การปลอมแปลง หรือการละเมิดข้อมูล โปรโตคอลการเข้าถึงที่เข้มงวด การตรวจสอบสิทธิ์ผู้ใช้ และการตรวจสอบอย่างระมัดระวังจะยับยั้งการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต และเพิ่มความปลอดภัยโดยรวม

ข้อพิจารณาทางจริยธรรมในช่องโหว่ของ LLM

การใช้ประโยชน์จากช่องโหว่ของ LLM ก่อให้เกิดผลที่ตามมาในวงกว้าง จากการแพร่กระจาย ข้อมูลที่ผิด เพื่ออำนวยความสะดวกในการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต ผลที่ตามมาจากช่องโหว่เหล่านี้ตอกย้ำถึงความจำเป็นที่สำคัญในการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ

นักพัฒนา นักวิจัย และผู้กำหนดนโยบายจะต้องร่วมมือกันเพื่อสร้างมาตรการป้องกันที่แข็งแกร่งต่ออันตรายที่อาจเกิดขึ้น นอกจากนี้ จะต้องให้ความสำคัญกับการจัดการกับอคติที่ฝังแน่นอยู่ในข้อมูลการฝึกอบรมและการบรรเทาผลลัพธ์ที่ไม่ได้ตั้งใจ

เมื่อ LLM ฝังแน่นอยู่ในชีวิตของเรามากขึ้น ข้อพิจารณาด้านจริยธรรมจะต้องเป็นแนวทางในการวิวัฒนาการ เพื่อให้มั่นใจว่าเทคโนโลยีจะเป็นประโยชน์ต่อสังคมโดยไม่กระทบต่อความซื่อสัตย์สุจริต

ขณะที่เราสำรวจภูมิทัศน์ของช่องโหว่ของ LLM จะเห็นได้ชัดว่านวัตกรรมมาพร้อมกับความรับผิดชอบ ด้วยการนำ AI ที่มีความรับผิดชอบและการกำกับดูแลด้านจริยธรรมมาใช้ เราจะสามารถปูทางไปสู่สังคมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้

ต้องการเพิ่ม AI IQ ของคุณหรือไม่? นำทางผ่าน ยูไนเต็ด.ไอแคตตาล็อกทรัพยากร AI เชิงลึกที่ครอบคลุมเพื่อขยายความรู้ของคุณ