Jak integrujemy bezpieczeństwo LLM z rozwojem aplikacji?

Natychmiastowe ataki wtryskowe obejmować manipulowanie modelem w celu wygenerowania niezamierzonych lub szkodliwych reakcji. Tutaj atakujący strategicznie formułuje podpowiedzi, aby oszukać LLM, potencjalnie omijając środki bezpieczeństwa lub ograniczenia etyczne wprowadzone w celu zapewnienia odpowiedzialnego korzystania ze sztucznej inteligencji (AI). W rezultacie reakcje LLM mogą znacznie odbiegać od zamierzonego lub oczekiwanego zachowania, stwarzając poważne ryzyko dla prywatności, bezpieczeństwa i niezawodności aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.

Niebezpieczna obsługa wyników powstaje, gdy dane wyjściowe wygenerowane przez LLM lub podobny system sztucznej inteligencji są akceptowane i włączane do aplikacji lub usługi internetowej bez poddania ich odpowiedniej kontroli lub walidacji. To może ujawnić systemy zaplecza na luki w zabezpieczeniach, takie jak skrypty między witrynami (XSS), fałszowanie żądań między witrynami (CSRF), fałszowanie żądań po stronie serwera (SSRF), eskalacja uprawnień i zdalne wykonanie kodu (RCE).

Zatruwanie danych treningowych ma miejsce, gdy dane wykorzystywane do szkolenia LLM są celowo manipulowane lub zanieczyszczone złośliwymi lub stronniczymi informacjami. Proces zatruwania danych szkoleniowych zazwyczaj polega na wstrzykiwaniu zwodniczych, wprowadzających w błąd lub szkodliwych punktów danych do zbioru danych szkoleniowych. Te zmanipulowane instancje danych są strategicznie wybierane w celu wykorzystania luk w algorytmach uczenia się modelu lub zaszczepienia błędów, które mogą prowadzić do niepożądanych wyników w przewidywaniach i reakcjach modelu.

Dezynfekcja wejściowa obejmuje, jak sugeruje nazwa, oczyszczanie danych wejściowych, aby zapobiegać nieautoryzowanym działaniom i żądaniom danych inicjowanym przez złośliwe monity. Pierwszym krokiem jest weryfikacja danych wejściowych, aby upewnić się, że dane wejściowe są zgodne z oczekiwanymi formatami i typami danych. Następnym krokiem jest oczyszczanie danych wejściowych, podczas którego usuwane lub kodowane są potencjalnie szkodliwe znaki lub kod w celu udaremnienia ataków. Inne taktyki obejmują białe listy zatwierdzonych treści, czarne listy zabronionych treści, sparametryzowane zapytania dotyczące interakcji z bazą danych, zasady bezpieczeństwa treści, wyrażenia regularne, rejestrowanie i ciągłe monitorowanie, a także aktualizacje i testowanie zabezpieczeń.

Kontrola wyników is rygorystyczna obsługa i ocena wyników generowanych przez LLM w celu ograniczenia luk w zabezpieczeniach, takich jak XSS, CSRF i RCE. Proces rozpoczyna się od sprawdzenia i filtrowania odpowiedzi LLM przed przyjęciem ich do prezentacji lub dalszego przetwarzania. Obejmuje techniki takie jak sprawdzanie poprawności treści, kodowanie wyjściowe i ucieczkę danych wyjściowych, a wszystkie mają na celu identyfikację i neutralizację potencjalnych zagrożeń bezpieczeństwa w wygenerowanej treści.

Ochrona danych szkoleniowych jest niezbędne, aby zapobiec zatruwaniu danych szkoleniowych. Obejmuje to egzekwowanie ścisłej kontroli dostępu, stosowanie szyfrowania w celu ochrony danych, utrzymywanie kopii zapasowych danych i kontrolę wersji, wdrażanie walidacji i anonimizacji danych, ustanawianie kompleksowego rejestrowania i monitorowania, przeprowadzanie regularnych audytów oraz zapewnianie szkoleń pracowników w zakresie bezpieczeństwa danych. Ważne jest również sprawdzenie wiarygodności źródeł danych oraz zapewnienie bezpiecznych praktyk przechowywania i przesyłania.

Egzekwowanie rygorystycznych zasad piaskownicy i kontroli dostępu może również pomóc w ograniczeniu ryzyka exploitów SSRF w operacjach LLM. Techniki, które można tu zastosować, obejmują izolację piaskownicy, kontrolę dostępu, umieszczanie na białej i/lub czarnej liście, sprawdzanie poprawności żądań, segmentację sieci, sprawdzanie typu zawartości i inspekcję treści. Regularne aktualizacje, kompleksowe rejestrowanie i szkolenia pracowników są również kluczowe.

Ciągły monitoring i filtrowanie treści można zintegrować z potokiem przetwarzania LLM w celu wykrywania szkodliwych lub niewłaściwych treści i zapobiegania im przy użyciu filtrowania opartego na słowach kluczowych, analizy kontekstowej, modeli uczenia maszynowego i konfigurowalnych filtrów. Wytyczne etyczne i moderacja ludzka odgrywają kluczową rolę w odpowiedzialnym generowaniu treści, podczas gdy ciągłe monitorowanie w czasie rzeczywistym, pętle informacji zwrotnej od użytkowników i przejrzystość zapewniają, że wszelkie odchylenia od pożądanego zachowania zostaną szybko wyeliminowane.