كيف يمكننا دمج أمن LLMs في تطوير التطبيقات؟

هجمات الحقن الفوري تنطوي على التلاعب بالنموذج لتوليد استجابات غير مقصودة أو ضارة. هنا المهاجم استراتيجيا يصوغ مطالبات لخداع LLM، وربما تجاوز التدابير الأمنية أو القيود الأخلاقية الموضوعة لضمان الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي (AI). ونتيجة لذلك، يمكن أن تنحرف استجابات LLM بشكل كبير عن السلوك المقصود أو المتوقع، مما يشكل مخاطر جسيمة على الخصوصية والأمن وموثوقية التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

التعامل مع الإخراج غير الآمن ينشأ عندما يتم قبول المخرجات الناتجة عن LLM أو نظام ذكاء اصطناعي مشابه ودمجها في تطبيق برمجي أو خدمة ويب دون الخضوع للتدقيق أو التحقق المناسب. هذا يمكن أن يفضح الأنظمة الخلفية لنقاط الضعف، مثل البرمجة النصية عبر المواقع (XSS)، وتزوير الطلبات عبر المواقع (CSRF)، وتزوير الطلبات من جانب الخادم (SSRF)، وتصعيد الامتيازات، وتنفيذ التعليمات البرمجية عن بُعد (RCE).

تسمم بيانات التدريب يحدث عندما يتم التلاعب بالبيانات المستخدمة لتدريب LLM أو تلويثها بمعلومات ضارة أو متحيزة. تتضمن عملية تسميم بيانات التدريب عادةً إدخال نقاط بيانات خادعة أو مضللة أو ضارة في مجموعة بيانات التدريب. يتم اختيار مثيلات البيانات التي تم التلاعب بها بشكل استراتيجي لاستغلال نقاط الضعف في خوارزميات التعلم الخاصة بالنموذج أو لغرس التحيزات التي قد تؤدي إلى نتائج غير مرغوب فيها في تنبؤات النموذج واستجاباته.

تعقيم المدخلات يتضمن، كما هو مقترح الاسم، تطهير المدخلات لمنع الإجراءات غير المصرح بها وطلبات البيانات التي تبدأ من خلال المطالبات الضارة. الخطوة الأولى هي التحقق من صحة الإدخال لضمان التزام الإدخال بالتنسيقات وأنواع البيانات المتوقعة. والخطوة التالية هي تعقيم الإدخال، حيث تتم إزالة الأحرف أو التعليمات البرمجية التي قد تكون ضارة أو تشفيرها لإحباط الهجمات. تشمل التكتيكات الأخرى القوائم البيضاء للمحتوى المعتمد، والقوائم السوداء للمحتوى المحظور، والاستعلامات ذات المعلمات لتفاعلات قاعدة البيانات، وسياسات أمان المحتوى، والتعبيرات العادية، والتسجيل، والمراقبة المستمرة، بالإضافة إلى التحديثات الأمنية والاختبارات.

تدقيق المخرجات is المعالجة والتقييم الصارمين للمخرجات الناتجة عن LLM للتخفيف من نقاط الضعف، مثل XSS وCSRF وRCE. تبدأ العملية بالتحقق من صحة استجابات LLM وتصفيتها قبل قبولها للعرض التقديمي أو لمزيد من المعالجة. وهو يتضمن تقنيات مثل التحقق من صحة المحتوى، وترميز المخرجات، والهروب من المخرجات، وكلها تهدف إلى تحديد وتحييد المخاطر الأمنية المحتملة في المحتوى الذي تم إنشاؤه.

حماية بيانات التدريب ضروري لمنع تسمم بيانات التدريب. يتضمن ذلك فرض ضوابط وصول صارمة، واستخدام التشفير لحماية البيانات، والحفاظ على النسخ الاحتياطية للبيانات والتحكم في الإصدار، وتنفيذ التحقق من صحة البيانات وإخفاء الهوية، وإنشاء تسجيل ومراقبة شاملين، وإجراء عمليات تدقيق منتظمة، وتوفير تدريب للموظفين على أمن البيانات. ومن المهم أيضًا التحقق من موثوقية مصادر البيانات وضمان ممارسات التخزين والنقل الآمنة.

فرض سياسات وضع الحماية الصارمة وضوابط الوصول يمكن أن يساعد أيضًا في التخفيف من مخاطر عمليات استغلال SSRF في عمليات LLM. تشمل التقنيات التي يمكن تطبيقها هنا عزل وضع الحماية، وعناصر التحكم في الوصول، والقائمة البيضاء و/أو القائمة السوداء، والتحقق من صحة الطلب، وتجزئة الشبكة، والتحقق من صحة نوع المحتوى، وفحص المحتوى. تعد التحديثات المنتظمة والتسجيل الشامل وتدريب الموظفين أمرًا أساسيًا أيضًا.

المراقبة المستمرة وتصفية المحتوى يمكن دمجها في مسار معالجة LLM لاكتشاف المحتوى الضار أو غير المناسب ومنعه، باستخدام التصفية القائمة على الكلمات الرئيسية، والتحليل السياقي، ونماذج التعلم الآلي، والمرشحات القابلة للتخصيص. تلعب المبادئ التوجيهية الأخلاقية والاعتدال البشري أدوارًا رئيسية في الحفاظ على إنشاء محتوى مسؤول، بينما تضمن المراقبة المستمرة في الوقت الفعلي وحلقات تعليقات المستخدمين والشفافية معالجة أي انحرافات عن السلوك المرغوب على الفور.