Kuinka integroimme LLM-turvallisuuden sovelluskehitykseen?

Nopeat injektiohyökkäykset sisältää mallin manipuloinnin tahattomien tai haitallisten reaktioiden luomiseksi. Tässä hyökkääjä strategisesti muotoilee kehotteita LLM:n pettämiseksi, joka mahdollisesti ohittaa turvatoimenpiteet tai eettiset rajoitukset, jotka on otettu käyttöön tekoälyn vastuullisen käytön varmistamiseksi. Tämän seurauksena LLM:n vastaukset voivat poiketa merkittävästi suunnitellusta tai odotetusta käyttäytymisestä, mikä aiheuttaa vakavia riskejä yksityisyydelle, turvallisuudelle ja tekoälypohjaisten sovellusten luotettavuudelle.

Epävarma tulosteen käsittely syntyy, kun LLM:n tai vastaavan tekoälyjärjestelmän tuottama tulos hyväksytään ja sisällytetään ohjelmistosovellukseen tai verkkopalveluun ilman riittävää valvontaa tai validointia. Tämä voi paljastaa taustajärjestelmät haavoittuvuuksiin, kuten cross-site scripting (XSS), cross-site request forgery (CSRF), palvelinpuolen pyyntöväärennös (SSRF), oikeuksien eskalointi ja etäkoodin suorittaminen (RCE).

Koulutustietojen myrkytys tapahtuu, kun LLM:n kouluttamiseen käytettyä dataa manipuloidaan tarkoituksellisesti tai ne saastutetaan haitallisella tai puolueellisella tiedolla. Harjoitteludatan myrkytysprosessiin kuuluu tyypillisesti harhaanjohtavien, harhaanjohtavien tai haitallisten tietopisteiden lisääminen harjoitustietojoukkoon. Nämä manipuloidut data-esiintymät on valittu strategisesti hyödyntämään mallin oppimisalgoritmien haavoittuvuuksia tai juurruttamaan harhoja, jotka voivat johtaa ei-toivottuihin tuloksiin mallin ennusteissa ja vastauksissa.

Tulojen desinfiointi sisältää, kuten nimi ehdottaa, syötteiden desinfiointi estääkseen luvattomat toimet ja haitallisten kehotteiden aiheuttamat tietopyynnöt. Ensimmäinen vaihe on syötteen validointi sen varmistamiseksi, että syöte noudattaa odotettuja muotoja ja tietotyyppejä. Seuraava on syötteiden desinfiointi, jossa mahdollisesti haitalliset merkit tai koodi poistetaan tai koodataan hyökkäysten estämiseksi. Muita taktiikoita ovat hyväksytyn sisällön sallittujen luettelot, kielletyn sisällön mustat listat, parametroidut tietokantavuorovaikutuskyselyt, sisällön suojauskäytännöt, säännölliset lausekkeet, lokikirjaus ja jatkuva seuranta sekä tietoturvapäivitykset ja -testaukset.

Tulosten tarkastelu is LLM:n tuottaman tulosteen tiukka käsittely ja arviointi haavoittuvuuksien, kuten XSS, CSRF ja RCE, vähentämiseksi. Prosessi alkaa validoimalla ja suodattamalla LLM:n vastaukset ennen niiden hyväksymistä esitettäväksi tai jatkokäsittelyyn. Se sisältää tekniikoita, kuten sisällön validoinnin, tulosteen koodaus ja ulostulon escaping, jotka kaikki pyrkivät tunnistamaan ja neutraloimaan luodun sisällön mahdolliset turvallisuusriskit.

Harjoitustietojen turvaaminen on välttämätöntä harjoitustietojen myrkytyksen estämiseksi. Tämä sisältää tiukan pääsynvalvonnan, salauksen käyttämisen tietosuojaa varten, tietojen varmuuskopioiden ja versionhallinnan ylläpitämisen, tietojen validoinnin ja anonymisoinnin toteuttamisen, kattavan kirjauksen ja valvonnan, säännöllisten tarkastusten suorittamisen ja työntekijöiden tietoturvakoulutuksen. On myös tärkeää varmistaa tietolähteiden luotettavuus ja varmistaa turvalliset tallennus- ja siirtokäytännöt.

Tiukkojen hiekkalaatikkokäytäntöjen ja käyttöoikeuksien valvonta voi myös auttaa vähentämään SSRF-hyödykkeiden riskiä LLM-toiminnassa. Tässä sovellettavia tekniikoita ovat hiekkalaatikon eristäminen, pääsyn hallinta, sallittujen ja/tai mustien luetteloiden lisääminen, pyyntöjen validointi, verkon segmentointi, sisältötyypin validointi ja sisällön tarkastus. Säännölliset päivitykset, kattava kirjaus ja työntekijöiden koulutus ovat myös tärkeitä.

Jatkuva seuranta ja sisällön suodatus voidaan integroida LLM:n prosessointijärjestelmään haitallisen tai sopimattoman sisällön havaitsemiseksi ja estämiseksi käyttämällä avainsanapohjaista suodatusta, kontekstuaalista analyysiä, koneoppimismalleja ja muokattavia suodattimia. Eettiset ohjeet ja inhimillinen maltillisuus ovat avainasemassa vastuullisen sisällöntuotannon ylläpitämisessä, kun taas jatkuva reaaliaikainen seuranta, käyttäjien palautesilmukat ja läpinäkyvyys varmistavat, että mahdollisiin poikkeamiin halutusta käyttäytymisestä puututaan nopeasti.