Come integriamo la sicurezza dei LLM nello sviluppo delle applicazioni?

Attacchi di iniezione tempestivi implicano la manipolazione del modello per generare risposte non intenzionali o dannose. Qui, l'attaccante strategicamente formula suggerimenti per ingannare il LLM, aggirando potenzialmente le misure di sicurezza o i vincoli etici posti in essere per garantire un uso responsabile dell'intelligenza artificiale (AI). Di conseguenza, le risposte di LLM possono discostarsi in modo significativo dal comportamento previsto o previsto, ponendo seri rischi per la privacy, la sicurezza e l'affidabilità delle applicazioni basate sull'intelligenza artificiale.

Gestione dell'output non sicura si verifica quando l'output generato da un LLM o da un sistema AI simile viene accettato e incorporato in un'applicazione software o in un servizio Web senza essere sottoposto a un adeguato controllo o convalida. Questo può esporre sistemi back-end alle vulnerabilità, come cross-site scripting (XSS), cross-site request forgery (CSRF), server-side request forgery (SSRF), escalation di privilegi ed esecuzione di codice remoto (RCE).

Avvelenamento dei dati formativi si verifica quando i dati utilizzati per addestrare un LLM vengono deliberatamente manipolati o contaminati con informazioni dannose o distorte. Il processo di training data-avvelenamento comporta in genere l'inserimento di punti dati ingannevoli, fuorvianti o dannosi nel set di dati di training. Queste istanze di dati manipolati vengono scelte strategicamente per sfruttare le vulnerabilità negli algoritmi di apprendimento del modello o per instillare pregiudizi che potrebbero portare a risultati indesiderati nelle previsioni e nelle risposte del modello.

Sanificazione ingressi implica, come suggerisce il nome, il sanificazione degli input per prevenire azioni non autorizzate e richieste di dati avviate da istruzioni dannose. Il primo passaggio è la convalida dell'input per garantire che l'input aderisca ai formati e ai tipi di dati previsti. Il successivo è la sanificazione degli input, in cui caratteri o codici potenzialmente dannosi vengono rimossi o codificati per contrastare gli attacchi. Altre tattiche includono whitelist di contenuti approvati, liste nere di contenuti vietati, query parametrizzate per interazioni con database, policy di sicurezza dei contenuti, espressioni regolari, registrazione e monitoraggio continuo, nonché aggiornamenti e test di sicurezza.

Controllo dell'output is la gestione e valutazione rigorose dell'output generato dal LLM per mitigare le vulnerabilità, come XSS, CSRF e RCE. Il processo inizia convalidando e filtrando le risposte del LLM prima di accettarle per la presentazione o un'ulteriore elaborazione. Incorpora tecniche come la convalida del contenuto, la codifica dell'output e l'escape dell'output, che mirano tutte a identificare e neutralizzare potenziali rischi per la sicurezza nel contenuto generato.

Salvaguardia dei dati di formazione è essenziale per prevenire l'avvelenamento dei dati di formazione. Ciò comporta l’applicazione di severi controlli di accesso, l’utilizzo della crittografia per la protezione dei dati, il mantenimento dei backup dei dati e il controllo della versione, l’implementazione della convalida e dell’anonimizzazione dei dati, la creazione di registrazioni e monitoraggi completi, la conduzione di audit regolari e la formazione dei dipendenti sulla sicurezza dei dati. È inoltre importante verificare l'affidabilità delle fonti di dati e garantire pratiche di archiviazione e trasmissione sicure.

Applicazione di rigide politiche di sandboxing e controlli di accesso può anche aiutare a mitigare il rischio di exploit SSRF nelle operazioni LLM. Le tecniche che possono essere applicate in questo caso includono l'isolamento sandbox, i controlli di accesso, la whitelist e/o la blacklist, la convalida delle richieste, la segmentazione della rete, la convalida del tipo di contenuto e l'ispezione del contenuto. Anche gli aggiornamenti regolari, la registrazione completa e la formazione dei dipendenti sono fondamentali.

Monitoraggio continuo e filtraggio dei contenuti può essere integrato nella pipeline di elaborazione di LLM per rilevare e prevenire contenuti dannosi o inappropriati, utilizzando filtri basati su parole chiave, analisi contestuale, modelli di apprendimento automatico e filtri personalizzabili. Le linee guida etiche e la moderazione umana svolgono un ruolo chiave nel mantenere una generazione responsabile di contenuti, mentre il monitoraggio continuo in tempo reale, i cicli di feedback degli utenti e la trasparenza garantiscono che qualsiasi deviazione dal comportamento desiderato venga tempestivamente affrontata.