Trí tuệ nhân tạo
Các lỗ hổng và mối đe dọa bảo mật mà các mô hình ngôn ngữ lớn phải đối mặt
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4, DALL-E đã thu hút trí tưởng tượng của công chúng và chứng tỏ tiềm năng to lớn trên nhiều ứng dụng. Tuy nhiên, với tất cả khả năng của mình, các hệ thống AI mạnh mẽ này cũng có những lỗ hổng đáng kể có thể bị các tác nhân độc hại khai thác. Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ khám phá các vectơ tấn công mà các tác nhân đe dọa có thể tận dụng để xâm phạm LLM và đề xuất các biện pháp đối phó để tăng cường bảo mật cho chúng.
Tổng quan về các mô hình ngôn ngữ lớn
Trước khi đi sâu vào các lỗ hổng, sẽ rất hữu ích nếu hiểu chính xác các mô hình ngôn ngữ lớn là gì và tại sao chúng lại trở nên phổ biến đến vậy. LLM là một loại hệ thống trí tuệ nhân tạo đã được đào tạo về kho văn bản khổng lồ, cho phép chúng tạo ra văn bản đặc biệt giống con người và tham gia vào các cuộc hội thoại tự nhiên.
Các LLM hiện đại như GPT-3 của OpenAI chứa hơn 175 tỷ tham số, nhiều hơn gấp nhiều lần so với các mô hình trước đây. Chúng sử dụng kiến trúc mạng nơ-ron dựa trên bộ biến đổi, vượt trội trong việc xử lý các chuỗi như văn bản và giọng nói. Quy mô khổng lồ của các mô hình này, kết hợp với các kỹ thuật học sâu tiên tiến, cho phép chúng đạt được hiệu suất vượt trội trong các tác vụ ngôn ngữ.
Một số khả năng độc đáo đã khiến cả nhà nghiên cứu và công chúng phấn khích bao gồm:
- Tạo văn bản: LLM có thể tự động hoàn thành câu, viết tiểu luận, tóm tắt các bài báo dài và thậm chí viết tiểu thuyết.
- Câu trả lời câu hỏi: Họ có thể cung cấp câu trả lời giàu thông tin cho các câu hỏi về ngôn ngữ tự nhiên trên nhiều chủ đề.
- Phân loại: LLM có thể phân loại và gắn nhãn văn bản theo tình cảm, chủ đề, quyền tác giả, v.v.
- Dịch: Các mô hình như Switch Transformer của Google (2022) đạt được khả năng dịch thuật gần như ở cấp độ con người giữa hơn 100 ngôn ngữ.
- Tạo mã: Các công cụ như GitHub Copilot chứng minh tiềm năng của LLM trong việc hỗ trợ các nhà phát triển.
Tính linh hoạt vượt trội của LLM đã thu hút sự quan tâm sâu sắc đến việc triển khai chúng trên các ngành từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính. Tuy nhiên, những mô hình đầy hứa hẹn này cũng đặt ra những lỗ hổng mới cần được giải quyết.
Các vectơ tấn công trên các mô hình ngôn ngữ lớn
Mặc dù LLM không chứa lỗ hổng phần mềm truyền thống, nhưng tính phức tạp của chúng khiến chúng dễ bị tấn công bởi các kỹ thuật nhằm thao túng hoặc khai thác hoạt động bên trong. Hãy cùng xem xét một số hướng tấn công nổi bật:
1. Tấn công đối nghịch
Các cuộc tấn công bất lợi liên quan đến các đầu vào được chế tạo đặc biệt được thiết kế để đánh lừa các mô hình học máy và kích hoạt các hành vi ngoài ý muốn. Thay vì trực tiếp thay đổi mô hình, kẻ thù sẽ thao túng dữ liệu được đưa vào hệ thống.
Đối với LLM, các cuộc tấn công đối nghịch thường thao túng các lời nhắc và dữ liệu đầu vào dạng văn bản để tạo ra các kết quả đầu ra thiên vị, vô nghĩa hoặc nguy hiểm nhưng vẫn có vẻ mạch lạc cho một lời nhắc nhất định. Ví dụ: kẻ tấn công có thể chèn cụm từ "Lời khuyên này sẽ gây hại cho người khác" vào lời nhắc yêu cầu ChatGPT hướng dẫn các chỉ dẫn nguy hiểm. Điều này có khả năng vượt qua các bộ lọc an toàn của ChatGPT bằng cách đóng khung lời khuyên có hại đó dưới dạng một cảnh báo.
Các cuộc tấn công nâng cao hơn có thể nhắm mục tiêu vào các biểu diễn mô hình nội bộ. Bằng cách thêm những nhiễu loạn không thể nhận thấy vào phần nhúng từ, đối thủ có thể thay đổi đáng kể kết quả đầu ra của mô hình. Việc bảo vệ chống lại các cuộc tấn công này đòi hỏi phải phân tích mức độ ảnh hưởng của các điều chỉnh đầu vào tinh vi đến dự đoán.
2. Ngộ độc dữ liệu
Cuộc tấn công này liên quan đến việc đưa dữ liệu bị nhiễm độc vào hệ thống đào tạo của các mô hình học máy để cố tình làm hỏng chúng. Đối với LLM, kẻ thù có thể lấy văn bản độc hại từ Internet hoặc tạo văn bản tổng hợp được thiết kế đặc biệt để làm ô nhiễm các tập dữ liệu đào tạo.
Dữ liệu bị nhiễm độc có thể thấm nhuần những thành kiến có hại trong các mô hình, khiến chúng tìm hiểu các yếu tố kích hoạt đối nghịch hoặc làm giảm hiệu suất của các nhiệm vụ mục tiêu. Việc loại bỏ các tập dữ liệu và bảo mật đường ống dữ liệu là rất quan trọng để ngăn chặn các cuộc tấn công đầu độc nhằm vào LLM sản xuất.
3. Trộm mẫu
LLM đại diện cho tài sản trí tuệ vô cùng có giá trị đối với các công ty đầu tư nguồn lực vào việc phát triển chúng. Đối thủ rất muốn đánh cắp các mô hình độc quyền để nhân rộng khả năng của họ, đạt được lợi thế thương mại hoặc trích xuất dữ liệu nhạy cảm được sử dụng trong đào tạo.
Những kẻ tấn công có thể cố gắng tinh chỉnh các mô hình thay thế bằng cách sử dụng các truy vấn tới LLM mục tiêu để đảo ngược kiến thức của nó. Các mô hình bị đánh cắp cũng tạo ra bề mặt tấn công bổ sung để đối thủ thực hiện các cuộc tấn công tiếp theo. Kiểm soát truy cập mạnh mẽ và giám sát các kiểu sử dụng bất thường giúp giảm thiểu hành vi trộm cắp.
4. Tấn công cơ sở hạ tầng
Khi LLM phát triển ngày càng mở rộng về quy mô, quy trình đào tạo và suy luận của chúng đòi hỏi nguồn lực tính toán đáng kể. Ví dụ: GPT-3 đã được đào tạo trên hàng trăm GPU và tiêu tốn hàng triệu USD phí điện toán đám mây.
Sự phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng phân tán quy mô lớn này bộc lộ các vectơ tiềm năng như các cuộc tấn công từ chối dịch vụ làm tràn ngập các API với các yêu cầu làm choáng ngợp các máy chủ. Kẻ thù cũng có thể cố gắng xâm phạm môi trường đám mây lưu trữ LLM để phá hoại các hoạt động hoặc lấy cắp dữ liệu.
Các mối đe dọa tiềm ẩn xuất hiện từ lỗ hổng LLM
Việc khai thác các vectơ tấn công ở trên có thể cho phép kẻ thù lạm dụng LLM theo cách gây rủi ro cho cá nhân và xã hội. Dưới đây là một số mối đe dọa tiềm ẩn mà các chuyên gia bảo mật đang theo dõi chặt chẽ:
- Truyền bá thông tin sai lệch: Các mô hình bị đầu độc có thể bị thao túng để tạo ra những lời nói dối đầy thuyết phục, khơi dậy những âm mưu hoặc phá hoại các thể chế.
- Khuếch đại những thành kiến xã hội: Các mô hình được đào tạo dựa trên dữ liệu sai lệch có thể thể hiện những liên tưởng mang tính định kiến và tác động tiêu cực đến các nhóm thiểu số.
- Lừa đảo và kỹ thuật xã hội: Khả năng đàm thoại của LLM có thể tăng cường các trò lừa đảo được thiết kế để lừa người dùng tiết lộ thông tin nhạy cảm.
- Tạo nội dung độc hại và nguy hiểm: Không bị ràng buộc, LLM có thể cung cấp hướng dẫn cho các hoạt động bất hợp pháp hoặc phi đạo đức.
- Mạo danh kỹ thuật số: Tài khoản người dùng giả mạo được cung cấp bởi LLM có thể phát tán nội dung gây viêm nhiễm trong khi trốn tránh sự phát hiện.
- Sự thỏa hiệp của hệ thống dễ bị tổn thương: LLM có khả năng hỗ trợ tin tặc bằng cách tự động hóa các thành phần của các cuộc tấn công mạng.
Những mối đe dọa này nhấn mạnh sự cần thiết của các cơ chế kiểm soát và giám sát chặt chẽ để phát triển và triển khai LLM một cách an toàn. Khi các mô hình tiếp tục phát triển về năng lực, rủi ro sẽ chỉ tăng lên nếu không có biện pháp phòng ngừa thích hợp.
Các chiến lược được đề xuất để bảo mật các mô hình ngôn ngữ lớn
Do tính chất nhiều mặt của các lỗ hổng LLM, cần có cách tiếp cận phòng thủ chuyên sâu trong suốt vòng đời thiết kế, đào tạo và triển khai để tăng cường bảo mật:
Kiến trúc an toàn
- Sử dụng các biện pháp kiểm soát truy cập nhiều tầng để hạn chế quyền truy cập mô hình đối với người dùng và hệ thống được ủy quyền. Giới hạn tốc độ có thể giúp ngăn chặn các cuộc tấn công vũ phu.
- Phân chia các thành phần phụ thành các môi trường biệt lập được bảo mật bằng các chính sách tường lửa nghiêm ngặt. Điều này làm giảm bán kính vụ nổ do vi phạm.
- Kiến trúc sư đảm bảo tính sẵn sàng cao trên khắp các khu vực nhằm ngăn chặn sự gián đoạn cục bộ. Cân bằng tải giúp ngăn chặn tình trạng tràn ngập yêu cầu trong các cuộc tấn công.
An ninh đường ống đào tạo
- Thực hiện vệ sinh dữ liệu trên diện rộng bằng cách quét tập dữ liệu huấn luyện để tìm độc tính, sai lệch và văn bản tổng hợp bằng cách sử dụng bộ phân loại. Điều này giảm thiểu rủi ro ngộ độc dữ liệu.
- Đào tạo các mô hình trên các tập dữ liệu đáng tin cậy được tuyển chọn từ các nguồn uy tín. Tìm kiếm những quan điểm đa dạng khi tập hợp dữ liệu.
- Giới thiệu các cơ chế xác thực dữ liệu để xác minh tính hợp pháp của các ví dụ. Chặn tải lên hàng loạt văn bản đáng ngờ.
- Thực hành huấn luyện đối nghịch bằng cách tăng cường các ví dụ rõ ràng với các mẫu đối nghịch để cải thiện độ bền của mô hình.
Biện pháp bảo vệ suy luận
- Sử dụng mô-đun dọn dẹp đầu vào để lọc văn bản nguy hiểm hoặc vô nghĩa khỏi lời nhắc của người dùng.
- Phân tích văn bản được tạo để phát hiện các vi phạm chính sách bằng cách sử dụng bộ phân loại trước khi đưa ra kết quả đầu ra.
- Yêu cầu API giới hạn tốc độ cho mỗi người dùng để ngăn chặn việc lạm dụng và từ chối dịch vụ do các cuộc tấn công khuếch đại.
- Liên tục theo dõi nhật ký để nhanh chóng phát hiện lưu lượng truy cập bất thường và các mẫu truy vấn cho thấy các cuộc tấn công.
- Triển khai các quy trình đào tạo lại hoặc tinh chỉnh để làm mới định kỳ các mô hình sử dụng dữ liệu đáng tin cậy mới hơn.
Giám sát tổ chức
- Thành lập hội đồng đánh giá đạo đức với các quan điểm đa dạng để đánh giá rủi ro trong ứng dụng và đề xuất các biện pháp bảo vệ.
- Phát triển các chính sách rõ ràng quản lý các trường hợp sử dụng phù hợp và tiết lộ các giới hạn cho người dùng.
- Thúc đẩy sự hợp tác chặt chẽ hơn giữa các nhóm bảo mật và kỹ sư ML để thấm nhuần các phương pháp bảo mật tốt nhất.
- Thực hiện kiểm toán và đánh giá tác động thường xuyên để xác định các rủi ro tiềm ẩn khi năng lực phát triển.
- Thiết lập các kế hoạch ứng phó sự cố mạnh mẽ để điều tra và giảm thiểu các hành vi vi phạm hoặc lạm dụng LLM thực tế.
Sự kết hợp của các chiến lược giảm thiểu trên toàn bộ dữ liệu, mô hình và cơ sở hạ tầng là chìa khóa để cân bằng giữa hứa hẹn tuyệt vời và rủi ro thực sự đi kèm với các mô hình ngôn ngữ lớn. Sự cảnh giác liên tục và đầu tư an ninh chủ động tương xứng với quy mô của các hệ thống này sẽ quyết định liệu lợi ích của chúng có thể được nhận ra một cách có trách nhiệm hay không.
Kết luận
LLM như ChatGPT thể hiện một bước nhảy vọt về công nghệ giúp mở rộng ranh giới những gì AI có thể đạt được. Tuy nhiên, sự phức tạp tuyệt đối của các hệ thống này khiến chúng dễ bị tấn công bởi một loạt các hoạt động khai thác mới đòi hỏi sự chú ý của chúng ta.
Từ các cuộc tấn công đối đầu đến đánh cắp mô hình, các tác nhân đe dọa có động cơ khai thác tiềm năng của LLM cho các mục đích bất chính. Tuy nhiên, bằng cách xây dựng văn hóa bảo mật trong suốt vòng đời học máy, chúng ta có thể đảm bảo các mô hình này thực hiện lời hứa một cách an toàn và đạo đức. Với những nỗ lực hợp tác giữa khu vực công và tư, các lỗ hổng của LLM sẽ không làm suy yếu giá trị của chúng đối với xã hội.
