Як ми інтегруємо безпеку LLM у розробку програм?

Швидкі ін'єкційні напади включають маніпулювання моделлю для створення ненавмисних або шкідливих реакцій. Тут атакуючий стратегічно формулює підказки для обману LLM, потенційно в обхід заходів безпеки або етичних обмежень, встановлених для забезпечення відповідального використання штучного інтелекту (ШІ). У результаті відповіді LLM можуть суттєво відхилятися від запланованої або очікуваної поведінки, створюючи серйозні ризики для конфіденційності, безпеки та надійності програм, керованих ШІ.

Небезпечна обробка вихідних даних виникає, коли вихідні дані, згенеровані LLM або подібною системою штучного інтелекту, приймаються та включаються в програмне забезпечення або веб-службу без проходження відповідної перевірки чи перевірки. Це може викрити внутрішніх систем на вразливості, як-от міжсайтовий сценарій (XSS), підробка міжсайтового запиту (CSRF), підробка запиту на стороні сервера (SSRF), підвищення привілеїв і віддалене виконання коду (RCE).

Навчання даних отруєння виникає, коли дані, які використовуються для навчання LLM, навмисно маніпулюють або заражаються шкідливою чи упередженою інформацією. Процес отруєння навчальними даними зазвичай передбачає введення оманливих, оманливих або шкідливих точок даних у навчальний набір даних. Ці маніпульовані екземпляри даних вибираються стратегічно, щоб використовувати вразливі місця в алгоритмах навчання моделі або прищепити упередження, які можуть призвести до небажаних результатів у прогнозах і відповідях моделі.

Вхідна санітарна обробка передбачає, як пропозиція назви, очищення введених даних для запобігання несанкціонованим діям і запитам даних, ініційованим зловмисними підказками. Першим кроком є ​​перевірка вхідних даних, щоб переконатися, що вхідні дані відповідають очікуваним форматам і типам даних. Наступне — очищення вхідних даних, де потенційно шкідливі символи чи код видаляються або кодуються для запобігання атакам. Інші тактики включають білі списки схваленого вмісту, чорні списки забороненого вмісту, параметризовані запити для взаємодії з базою даних, політики безпеки вмісту, регулярні вирази, журналювання та постійний моніторинг, а також оновлення безпеки та тестування.

Вихідний контроль is сувора обробка та оцінка результатів, створених LLM, для пом’якшення вразливостей, таких як XSS, CSRF і RCE. Процес починається з перевірки та фільтрації відповідей LLM перед тим, як прийняти їх для презентації чи подальшої обробки. Він включає в себе такі методи, як перевірка вмісту, кодування виводу та екранування виводу, усі з яких спрямовані на виявлення та нейтралізацію потенційних ризиків безпеці у створеному вмісті.

Захист навчальних даних необхідний для запобігання отруєнню навчальними даними. Це включає в себе суворий контроль доступу, використання шифрування для захисту даних, підтримку резервних копій даних і контроль версій, впровадження перевірки даних і анонімізації, встановлення всебічного журналювання та моніторингу, проведення регулярних аудитів і навчання співробітників щодо безпеки даних. Також важливо перевірити надійність джерел даних і забезпечити безпечне зберігання та передавання.

Застосування суворої політики ізольованого програмного середовища та контролю доступу також може допомогти знизити ризик використання SSRF-експлойтів під час операцій LLM. Методи, які тут можна застосувати, включають ізоляцію пісочниці, контроль доступу, білий і/або чорний список, перевірку запитів, сегментацію мережі, перевірку типу вмісту та інспекцію вмісту. Регулярні оновлення, комплексне ведення журналів і навчання співробітників також є ключовими.

Постійний моніторинг і фільтрація контенту можна інтегрувати в конвеєр обробки LLM для виявлення та запобігання шкідливому чи невідповідному вмісту за допомогою фільтрації на основі ключових слів, контекстного аналізу, моделей машинного навчання та настроюваних фільтрів. Етичні принципи та людська модерація відіграють ключову роль у підтримці відповідального створення контенту, тоді як безперервний моніторинг у реальному часі, цикли зворотного зв’язку з користувачами та прозорість гарантують, що будь-які відхилення від бажаної поведінки будуть негайно усунені.