Как мы интегрируем безопасность LLM в разработку приложений?

Атаки с быстрым внедрением включают в себя манипулирование моделью для генерации непреднамеренных или вредных реакций. Здесь атакующий стратегически формулирует подсказки по обману LLM, потенциально в обход мер безопасности или этических ограничений, установленных для обеспечения ответственного использования искусственного интеллекта (ИИ). В результате ответы LLM могут значительно отклоняться от предполагаемого или ожидаемого поведения, создавая серьезные риски для конфиденциальности, безопасности и надежности приложений, управляемых искусственным интеллектом.

Небезопасная обработка вывода возникает, когда выходные данные, генерируемые LLM или аналогичной системой искусственного интеллекта, принимаются и включаются в программное приложение или веб-сервис без прохождения надлежащего изучения или проверки. Это может разоблачить серверные системы к уязвимостям, такие как межсайтовый скриптинг (XSS), подделка межсайтовых запросов (CSRF), подделка запросов на стороне сервера (SSRF), повышение привилегий и удаленное выполнение кода (RCE).

Отравление обучающих данных происходит, когда данные, используемые для обучения LLM, намеренно манипулируются или загрязняются вредоносной или предвзятой информацией. Процесс искажения обучающих данных обычно включает в себя введение вводящих в заблуждение или вредных данных в набор обучающих данных. Эти экземпляры манипулируемых данных стратегически выбираются для использования уязвимостей в алгоритмах обучения модели или для внесения предвзятостей, которые могут привести к нежелательным результатам в прогнозах и ответах модели.

Входная санитарная обработка предполагает, как следует из названия, очистка входов для предотвращения несанкционированных действий и запросов данных, инициированных вредоносными подсказками. Первым шагом является проверка ввода, чтобы гарантировать, что ввод соответствует ожидаемым форматам и типам данных. Следующим этапом является очистка ввода, при которой потенциально опасные символы или код удаляются или кодируются для предотвращения атак. Другие тактики включают белые списки одобренного контента, черные списки запрещенного контента, параметризованные запросы для взаимодействия с базой данных, политики безопасности контента, регулярные выражения, ведение журналов и непрерывный мониторинг, а также обновления безопасности и тестирование.

Выходная проверка is строгая обработка и оценка результатов, генерируемых LLM, для устранения уязвимостей, таких как XSS, CSRF и RCE. Процесс начинается с проверки и фильтрации ответов LLM перед их принятием для представления или дальнейшей обработки. Он включает в себя такие методы, как проверка контента, кодирование вывода и экранирование вывода, все из которых направлены на выявление и нейтрализацию потенциальных угроз безопасности в сгенерированном контенте.

Защита данных обучения необходим для предотвращения отравления обучающих данных. Это включает в себя обеспечение строгого контроля доступа, использование шифрования для защиты данных, поддержание резервных копий данных и контроль версий, внедрение проверки и анонимизации данных, создание комплексной регистрации и мониторинга, проведение регулярных аудитов и обучение сотрудников вопросам безопасности данных. Также важно проверить надежность источников данных и обеспечить безопасные методы хранения и передачи.

Обеспечение соблюдения строгих политик изолированной программной среды и контроля доступа. также может помочь снизить риск использования SSRF в операциях LLM. Методы, которые могут быть применены здесь, включают изоляцию песочницы, контроль доступа, внесение в белый и/или черный список, проверку запросов, сегментацию сети, проверку типа контента и проверку контента. Регулярные обновления, комплексное ведение журналов и обучение сотрудников также имеют ключевое значение.

Непрерывный мониторинг и фильтрация контента может быть интегрирован в конвейер обработки LLM для обнаружения и предотвращения вредоносного или неприемлемого контента с использованием фильтрации на основе ключевых слов, контекстного анализа, моделей машинного обучения и настраиваемых фильтров. Этические принципы и человеческая модерация играют ключевую роль в поддержании ответственного создания контента, а непрерывный мониторинг в реальном времени, обратная связь с пользователями и прозрачность гарантируют, что любые отклонения от желаемого поведения будут оперативно устранены.