Вразливі місця та загрози безпеці, з якими стикаються великі мовні моделі

Великі мовні моделі (LLM), такі як GPT-4, DALL-E, захопили уяву громадськості та продемонстрували величезний потенціал у різноманітних програмах. Однак, попри всі свої можливості, ці потужні системи ШІ також мають значні вразливості, якими можуть скористатися зловмисники. У цій публікації ми досліджуємо вектори атак, які загрози можуть використовувати суб’єкти для компрометації LLM, і запропонуємо контрзаходи для посилення їх безпеки.

Огляд великих мовних моделей

Перш ніж заглиблюватися в уразливості, корисно зрозуміти, що таке великі мовні моделі та чому вони стали такими популярними. LLM — це клас систем штучного інтелекту, навчених на масивних текстових корпусах, що дозволяє їм створювати неймовірно людський текст і брати участь у природних розмовах.

Сучасні LLM, такі як GPT-3 OpenAI, містять понад 175 мільярдів параметрів, що на кілька порядків більше, ніж попередні моделі. Вони використовують архітектуру нейронної мережі на основі трансформатора, яка чудово справляється з обробкою таких послідовностей, як текст і мова. Величезний масштаб цих моделей у поєднанні з передовими методами глибокого навчання дозволяє їм досягти найсучаснішої продуктивності в мовних завданнях.

Деякі унікальні можливості, які схвилювали як дослідників, так і громадськість, включають:

• Генерація тексту: LLM можуть автоматично завершувати речення, писати есе, підсумовувати довгі статті та навіть складати художню літературу.
• Відповідь на запитання: Вони можуть надати інформативні відповіді на питання природної мови з широкого кола тем.
• Класифікація: LLM можуть класифікувати та маркувати тексти за настроєм, темою, авторством тощо.
• Переклад: Такі моделі, як Google Switch Transformer (2022), забезпечують переклад, наближений до людського рівня, понад 100 мовами.
• Генерація коду: Такі інструменти, як GitHub Copilot, демонструють потенціал LLM для допомоги розробникам.

Надзвичайна універсальність LLM викликала великий інтерес до їх розгортання в різних галузях – від охорони здоров’я до фінансів. Однак ці багатообіцяючі моделі також містять нові вразливості, які необхідно усунути.

Вектори атак на великих мовних моделях

Хоча LLM не містять традиційних уразливостей програмного забезпечення як таких, їхня складність робить їх сприйнятливими до методів, спрямованих на маніпулювання або використання їхньої внутрішньої роботи. Давайте розглянемо деякі відомі вектори атак:

1. Змагальні атаки

Змагальні атаки включають спеціально розроблені вхідні дані, призначені для омани моделей машинного навчання та ініціювання ненавмисної поведінки. Замість того, щоб безпосередньо змінювати модель, зловмисники маніпулюють даними, що надходять у систему.

Для LLM змагальні атаки зазвичай маніпулюють текстовими підказками та вхідними даними, щоб створити упереджені, безглузді або небезпечні результати, які, тим не менш, виглядають узгодженими для даного підказки. Наприклад, противник може вставити фразу «Ця порада зашкодить іншим» у підказці ChatGPT із запитом небезпечних інструкцій. Це потенційно може обійти фільтри безпеки ChatGPT, створивши шкідливу пораду як попередження.

Більш просунуті атаки можуть бути спрямовані на представлення внутрішньої моделі. Додаючи непомітні збурення до вбудовування слів, зловмисники можуть суттєво змінити результати моделі. Захист від цих атак потребує аналізу того, як тонкі налаштування введення впливають на прогнози.

2. Отруєння даними

Ця атака передбачає введення зіпсованих даних у навчальний конвеєр моделей машинного навчання з метою їх навмисного пошкодження. Для LLM зловмисники можуть збирати шкідливий текст з Інтернету або генерувати синтетичний текст, розроблений спеціально для забруднення навчальних наборів даних.

Отруєні дані може прищепити шкідливі упередження моделям, змусити їх засвоїти тригери змагальності або знизити продуктивність цільових завдань. Очищення наборів даних і захист каналів даних мають вирішальне значення для запобігання отруєнням атак на робочі LLM.

3. Крадіжка моделі

LLMs представляють надзвичайно цінну інтелектуальну власність для компаній, які інвестують ресурси в їх розвиток. Зловмисники прагнуть викрасти запатентовані моделі, щоб відтворити їхні можливості, отримати комерційну перевагу або отримати конфіденційні дані, які використовуються під час навчання.

Зловмисники можуть спробувати точно налаштувати сурогатні моделі, використовуючи запити до цільового LLM для зворотного проектування його знань. Викрадені моделі також створюють додаткову поверхню для атаки для супротивників, щоб здійснювати подальші атаки. Надійний контроль доступу та відстеження нестандартних моделей використання допомагають зменшити крадіжки.

4. Атаки на інфраструктуру

У міру того, як магістратури стають дедалі масштабнішими, їхнє навчання та конвеєрні висновки вимагають величезних обчислювальних ресурсів. Наприклад, GPT-3 було навчено на сотнях графічних процесорів і коштує мільйони за хмарні обчислення.

Ця залежність від великомасштабної розподіленої інфраструктури розкриває потенційні вектори, такі як атаки на відмову в обслуговуванні, які переповнюють API запитами, щоб перевантажити сервери. Зловмисники також можуть спробувати зламати хмарне середовище, де розміщено LLM, щоб зірвати операції або викрасти дані.

Потенційні загрози, що виникають через уразливості LLM

Використання наведених вище векторів атак може дозволити супротивникам зловживати LLM таким чином, що створює ризик для окремих осіб і суспільства. Ось деякі потенційні загрози, на які експерти з безпеки пильно стежать:

• Поширення дезінформації: Отруєними моделями можна маніпулювати для створення переконливої ​​брехні, розпалювання змов або підриву інституцій.
• Посилення соціальних упереджень: моделі, навчені на спотворених даних, можуть демонструвати упереджені асоціації, які негативно впливають на меншини.
• Фішинг і соціальна інженерія: Розмовні здібності LLM можуть посилити шахрайство, спрямоване на те, щоб обманом змусити користувачів розкрити конфіденційну інформацію.
• Створення токсичного та небезпечного контенту: без обмежень, LLM можуть надавати інструкції щодо незаконної чи неетичної діяльності.
• Цифрова імітація: Фальшиві облікові записи користувачів, створені за допомогою LLM, можуть поширювати провокаційний вміст, уникаючи виявлення.
• Вразлива компрометація системи: LLM потенційно можуть допомогти хакерам шляхом автоматизації компонентів кібератак.

Ці загрози підкреслюють необхідність суворого контролю та механізмів нагляду для безпечної розробки та розгортання LLM. Оскільки можливості моделей продовжують розвиватися, ризики лише зростатимуть без відповідних запобіжних заходів.

Рекомендовані стратегії для забезпечення безпеки великих мовних моделей

Враховуючи багатогранний характер вразливостей LLM, для посилення безпеки потрібен глибокий підхід до захисту протягом життєвого циклу проектування, навчання та розгортання:

Безпечна архітектура

• Використовуйте багаторівневі засоби контролю доступу для обмеження доступу до моделі для авторизованих користувачів і систем. Обмеження швидкості може допомогти запобігти атакам грубої сили.
• Розділіть підкомпоненти на ізольовані середовища, захищені суворими політиками брандмауера. Це зменшує радіус вибуху від проломів.
• Архітектор для високої доступності в регіонах для запобігання локальним збоям. Балансування навантаження допомагає запобігти переповненню запитів під час атак.

Навчання безпеки трубопроводів

• Виконуйте комплексну гігієну даних, скануючи навчальні корпуси на токсичність, упередження та синтетичний текст за допомогою класифікаторів. Це зменшує ризики підтасування даних.
• Навчання моделей на надійних наборах даних, зібраних з авторитетних джерел. Збираючи дані, шукайте різні точки зору.
• Запровадити механізми автентифікації даних для перевірки легітимності прикладів. Блокуйте підозрілі масові завантаження тексту.
• Практикуйте навчання змагальності, доповнюючи чисті приклади змагальними зразками, щоб покращити надійність моделі.

Гарантії висновку

• Використовуйте модулі очищення введення, щоб фільтрувати небезпечний або безглуздий текст із підказок користувача.
• Проаналізуйте згенерований текст на наявність порушень політики за допомогою класифікаторів перед оприлюдненням результатів.
• Обмеження частоти запитів API на користувача, щоб запобігти зловживанню та відмові в обслуговуванні через атаки посилення.
• Постійно відстежуйте журнали, щоб швидко виявити аномальний трафік і шаблони запитів, що вказують на атаки.
• Впроваджуйте процедури перенавчання або тонкого налаштування, щоб періодично оновлювати моделі з використанням новіших надійних даних.

Організаційний нагляд

• Створіть комісії з питань етики з різними поглядами, щоб оцінити ризики в заявках і запропонувати запобіжні заходи.
• Розробіть чітку політику, яка регулює відповідні випадки використання та розкриває обмеження для користувачів.
• Сприяти тіснішій співпраці між командами безпеки та інженерами ML, щоб прищепити найкращі методи безпеки.
• Регулярно проводите аудити та оцінки впливу, щоб виявити потенційні ризики в міру розвитку можливостей.
• Створіть надійні плани реагування на інциденти для розслідування та пом’якшення фактичних порушень або зловживань LLM.

Поєднання стратегій пом’якшення в стеку даних, моделей та інфраструктури є ключовим для збалансування великих перспектив і реальних ризиків, які супроводжують великі мовні моделі. Постійна пильність і проактивні інвестиції в безпеку, відповідні масштабам цих систем, визначатимуть, чи можна відповідально реалізувати їх переваги.

Висновок

Такі LLM, як ChatGPT, являють собою технологічний стрибок, який розширює межі можливостей ШІ. Однак абсолютна складність цих систем робить їх уразливими для ряду нових експлойтів, які потребують нашої уваги.

Від супротивницьких атак до крадіжки моделі, суб’єкти загрози мають стимул розкрити потенціал LLM для марних цілей. Але, розвиваючи культуру безпеки протягом усього життєвого циклу машинного навчання, ми можемо працювати над тим, щоб ці моделі безпечно та етично виконували свої обіцянки. Завдяки спільним зусиллям державного та приватного секторів вразливі місця LLM не повинні підривати їх цінність для суспільства.