Làm cách nào để chúng tôi tích hợp bảo mật LLM vào phát triển ứng dụng?

Tấn công tiêm nhắc liên quan đến việc thao túng mô hình để tạo ra các phản ứng ngoài ý muốn hoặc có hại. Ở đây, kẻ tấn công có chiến lược đưa ra các lời nhắc để đánh lừa LLM, có khả năng bỏ qua các biện pháp an ninh hoặc các ràng buộc về đạo đức được đưa ra để đảm bảo việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) một cách có trách nhiệm. Do đó, phản hồi của LLM có thể sai lệch đáng kể so với hành vi dự kiến ​​hoặc dự kiến, gây ra rủi ro nghiêm trọng đối với quyền riêng tư, bảo mật và độ tin cậy của các ứng dụng do AI điều khiển.

Xử lý đầu ra không an toàn phát sinh khi đầu ra do LLM hoặc hệ thống AI tương tự tạo ra được chấp nhận và tích hợp vào ứng dụng phần mềm hoặc dịch vụ Web mà không trải qua quá trình xem xét hoặc xác thực đầy đủ. Điều này có thể phơi bày hệ thống back-end có lỗ hổng, chẳng hạn như tập lệnh chéo trang (XSS), giả mạo yêu cầu chéo trang (CSRF), giả mạo yêu cầu phía máy chủ (SSRF), leo thang đặc quyền và thực thi mã từ xa (RCE).

Ngộ độc dữ liệu đào tạo xảy ra khi dữ liệu được sử dụng để đào tạo LLM bị cố ý thao túng hoặc làm nhiễm thông tin độc hại hoặc sai lệch. Quá trình đầu độc dữ liệu huấn luyện thường liên quan đến việc đưa các điểm dữ liệu lừa đảo, gây hiểu nhầm hoặc có hại vào tập dữ liệu huấn luyện. Các trường hợp dữ liệu bị thao túng này được lựa chọn một cách chiến lược để khai thác các lỗ hổng trong thuật toán học tập của mô hình hoặc để tạo ra những thành kiến ​​có thể dẫn đến kết quả không mong muốn trong các dự đoán và phản hồi của mô hình.

Vệ sinh đầu vào liên quan đến, như gợi ý tên, vệ sinh đầu vào để ngăn chặn các hành động trái phép và yêu cầu dữ liệu do lời nhắc độc hại bắt đầu. Bước đầu tiên là xác thực đầu vào để đảm bảo đầu vào tuân thủ các định dạng và loại dữ liệu dự kiến. Tiếp theo là khử trùng đầu vào, trong đó các ký tự hoặc mã có khả năng gây hại sẽ bị loại bỏ hoặc mã hóa để ngăn chặn các cuộc tấn công. Các chiến thuật khác bao gồm danh sách trắng nội dung được phê duyệt, danh sách đen nội dung bị cấm, truy vấn được tham số hóa cho tương tác cơ sở dữ liệu, chính sách bảo mật nội dung, biểu thức thông thường, ghi nhật ký và giám sát liên tục cũng như kiểm tra và cập nhật bảo mật.

Giám sát đầu ra is việc xử lý và đánh giá nghiêm ngặt đầu ra do LLM tạo ra để giảm thiểu các lỗ hổng, như XSS, CSRF và RCE. Quá trình bắt đầu bằng cách xác thực và lọc các phản hồi của LLM trước khi chấp nhận chúng để trình bày hoặc xử lý thêm. Nó kết hợp các kỹ thuật như xác thực nội dung, mã hóa đầu ra và thoát đầu ra, tất cả đều nhằm mục đích xác định và vô hiệu hóa các rủi ro bảo mật tiềm ẩn trong nội dung được tạo.

Bảo vệ dữ liệu đào tạo là điều cần thiết để ngăn ngừa ngộ độc dữ liệu đào tạo. Điều này bao gồm việc thực thi các biện pháp kiểm soát truy cập nghiêm ngặt, sử dụng mã hóa để bảo vệ dữ liệu, duy trì sao lưu dữ liệu và kiểm soát phiên bản, thực hiện xác thực và ẩn danh dữ liệu, thiết lập ghi nhật ký và giám sát toàn diện, tiến hành kiểm tra thường xuyên và đào tạo nhân viên về bảo mật dữ liệu. Điều quan trọng nữa là phải xác minh độ tin cậy của nguồn dữ liệu và đảm bảo thực hành lưu trữ và truyền tải an toàn.

Thực thi các chính sách hộp cát nghiêm ngặt và kiểm soát quyền truy cập cũng có thể giúp giảm thiểu rủi ro khai thác SSRF trong hoạt động LLM. Các kỹ thuật có thể được áp dụng ở đây bao gồm cách ly hộp cát, kiểm soát truy cập, lập danh sách trắng và/hoặc danh sách đen, xác thực yêu cầu, phân đoạn mạng, xác thực loại nội dung và kiểm tra nội dung. Cập nhật thường xuyên, ghi nhật ký toàn diện và đào tạo nhân viên cũng là những yếu tố then chốt.

Giám sát liên tục và lọc nội dung có thể được tích hợp vào quy trình xử lý của LLM để phát hiện và ngăn chặn nội dung có hại hoặc không phù hợp bằng cách sử dụng tính năng lọc dựa trên từ khóa, phân tích theo ngữ cảnh, mô hình học máy và các bộ lọc có thể tùy chỉnh. Các nguyên tắc đạo đức và sự kiểm duyệt của con người đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì việc tạo nội dung có trách nhiệm, đồng thời giám sát liên tục theo thời gian thực, vòng phản hồi của người dùng và tính minh bạch đảm bảo rằng mọi sai lệch so với hành vi mong muốn đều được giải quyết kịp thời.