כיצד אנו משלבים את אבטחת LLMs בפיתוח יישומים?

התקפות הזרקה מיידיות כרוך במניפולציה של המודל כדי ליצור תגובות לא מכוונות או מזיקות. הנה, התוקף אסטרטגית מגבש הנחיות להונות את ה-LLM, שעלול לעקוף אמצעי אבטחה או אילוצים אתיים שהוגדרו כדי להבטיח שימוש אחראי בבינה המלאכותית (AI). כתוצאה מכך, התגובות של ה-LLM עלולות לסטות באופן משמעותי מההתנהגות המיועדת או הצפויה, ולהוות סיכונים רציניים לפרטיות, לאבטחה ולאמינות של יישומים מונעי בינה מלאכותית.

טיפול בפלט לא מאובטח נוצר כאשר הפלט שנוצר על ידי LLM או מערכת AI דומה מתקבל ומשולב ביישום תוכנה או בשירות אינטרנט מבלי לעבור בדיקה או אימות נאותים. זה יכול לחשוף מערכות עורפיות לנקודות תורפה, כגון סקריפטים בין אתרים (XSS), זיוף בקשות חוצה אתרים (CSRF), זיוף בקשות בצד השרת (SSRF), הסלמה של הרשאות וביצוע קוד מרחוק (RCE).

הרעלת נתוני אימון מתרחשת כאשר הנתונים המשמשים לאימון LLM עוברים מניפולציה מכוונת או מזוהמים במידע זדוני או מוטה. תהליך אימון הרעלת נתונים כולל בדרך כלל הזרקה של נקודות נתונים מטעות, מטעות או מזיקות למערך האימון. מופעי הנתונים המופעלים הללו נבחרים אסטרטגית כדי לנצל פגיעויות באלגוריתמי הלמידה של המודל או כדי להטות הטיות שעלולות להוביל לתוצאות לא רצויות בתחזיות ובתגובות של המודל.

חיטוי קלט כרוך, כפי שמציע השם, את חיטוי של תשומות כדי למנוע פעולות לא מורשות ובקשות לנתונים שיוזמו על ידי הנחיות זדוניות. השלב הראשון הוא אימות קלט כדי להבטיח שהקלט תואם לפורמטים וסוגי נתונים צפויים. הבא הוא חיטוי קלט, שבו תווים או קוד שעלולים להזיק מוסרים או מקודדים כדי לסכל התקפות. טקטיקות אחרות כוללות רשימות הלבנות של תוכן מאושר, רשימות שחורות של תוכן אסור, שאילתות עם פרמטרים לאינטראקציות במסד נתונים, מדיניות אבטחת תוכן, ביטויים רגולריים, רישום וניטור רציף, כמו גם עדכוני אבטחה ובדיקות.

בדיקת פלט is הטיפול וההערכה הקפדניים של הפלט שנוצר על ידי ה-LLM כדי להפחית נקודות תורפה, כמו XSS, CSRF ו-RCE. התהליך מתחיל באימות וסינון התגובות של ה-LLM לפני קבלתן להצגה או לעיבוד נוסף. הוא משלב טכניקות כמו אימות תוכן, קידוד פלט והמלטת פלט, שכולן מטרתן לזהות ולנטרל סיכוני אבטחה פוטנציאליים בתוכן שנוצר.

שמירה על נתוני ההדרכה חיוני למניעת הרעלת נתוני אימון. זה כרוך באכיפת בקרות גישה קפדניות, שימוש בהצפנה להגנה על נתונים, שמירה על גיבוי נתונים ובקרת גרסאות, יישום אימות נתונים ואנונימיזציה, הקמת רישום וניטור מקיפים, ביצוע ביקורות שוטפות ומתן הדרכת עובדים בנושא אבטחת מידע. חשוב גם לאמת את מהימנות מקורות הנתונים ולהבטיח נוהלי אחסון ושידור מאובטחים.

אכיפת מדיניות קפדנית של ארגז חול ובקרות גישה יכול גם לעזור להפחית את הסיכון של ניצול SSRF בפעולות LLM. טכניקות שניתן ליישם כאן כוללות בידוד ארגז חול, בקרות גישה, רשימה לבנה ו/או רשימה שחורה, אימות בקשות, פילוח רשת, אימות סוג תוכן ובדיקת תוכן. עדכונים שוטפים, רישום מקיף והכשרת עובדים הם גם מפתח.

ניטור רציף וסינון תוכן ניתן לשלב בצינור העיבוד של ה-LLM כדי לזהות ולמנוע תוכן מזיק או בלתי הולם, באמצעות סינון מבוסס מילות מפתח, ניתוח הקשר, מודלים של למידת מכונה ומסננים הניתנים להתאמה אישית. הנחיות אתיות ומתינות אנושית ממלאות תפקידים מרכזיים בשמירה על יצירת תוכן אחראית, בעוד ניטור רציף בזמן אמת, לולאות משוב של משתמשים ושקיפות מבטיחים כי כל חריגה מההתנהגות הרצויה מטופלת באופן מיידי.