Интернет е среда, която е жива и процъфтяваща като земята. От съкровищница на информация и знания, той постепенно се превръща в дигитална площадка за хакери и нападатели. Повече от технически начини за изнудване на данни, пари и парична стойност, нападателите виждат интернет като отворено платно, за да измислят креативни начини за хакване на системи и устройства.
Големите езикови модели (LLM) не са изключение. От насочване към сървъри, центрове за данни и уебсайтове, експлоататорите все повече се насочват към LLM, за да предизвикат различни атаки. Тъй като AI, по-специално Generative AI, придобива още повече известност и се превръща в крайъгълен камък на иновациите и развитието в предприятията, голяма сигурност на езиковия модел става изключително критичен.
Точно тук идва концепцията за червен екип.
Red Teaming в LLM: какво е това?
Като основна концепция, червеният отбор има своите корени във военни операции, където се симулират вражески тактики, за да се прецени устойчивостта на защитните механизми. Оттогава концепцията се разви и беше възприета в пространството на киберсигурността за провеждане на строги оценки и тестове на моделите и системите за сигурност, които те изграждат и внедряват, за да укрепят своите цифрови активи. Освен това, това също е стандартна практика за оценка на устойчивостта на приложенията на ниво код.
Хакери и експерти са включени в този процес, за да извършват доброволно атаки за проактивно разкриване на вратички и уязвимости, които могат да бъдат коригирани за оптимизирана сигурност.
Защо Red Teaming е основен, а не спомагателен процес
Проактивно оценка на риска за сигурността на LLMs дава на вашето предприятие предимството да бъде крачка пред нападателите и хакерите, които в противен случай биха използвали незакърпени вратички, за да манипулират вашите AI модели. От въвеждане на пристрастие до повлияване на резултатите, тревожни манипулации могат да бъдат приложени във вашите LLM. С правилната стратегия, червено обединяване в LLM гарантира:
- Идентифициране на потенциални уязвимости и разработване на техните последващи корекции
- Подобряване на устойчивостта на модела, където той може да се справи с неочаквани входове и все пак да работи надеждно
- Подобряване на безопасността чрез въвеждане и укрепване на защитни слоеве и механизми за отказ
- Повишено спазване на етиката чрез смекчаване на въвеждането на потенциални пристрастия и поддържане на етични насоки
- Спазване на разпоредбите и мандатите в ключови области като здравеопазването, където чувствителността е ключова
- Изграждане на устойчивост в моделите чрез подготовка за бъдещи атаки и др
Червени екипни техники за LLM
Има разнообразни LLM оценка на уязвимостта техники, които предприятията могат да внедрят, за да оптимизират сигурността на своя модел. Тъй като започваме, нека да разгледаме общите 4 стратегии.
Атака с бързо инжектиране
С прости думи, тази атака включва използването на множество подкани, насочени към манипулиране на LLM за генериране на неетични, омразни или вредни резултати. За да смекчи това, червен екип може да добави конкретни инструкции за заобикаляне на такива подкани и отхвърляне на заявката.
Вмъкване на задната врата
С прости думи, тази атака включва използването на множество подкани, насочени към манипулиране на LLM за генериране на неетични, омразни или вредни резултати. За да смекчи това, червен екип може да добави конкретни инструкции за заобикаляне на такива подкани и отхвърляне на заявката.
Отравяне на данни
Това включва инжектиране на злонамерени данни в данните за обучение на модел. Въвеждането на такива повредени данни може да принуди модела да научи неправилни и вредни асоциации, като в крайна сметка се манипулират резултатите.
Такъв състезателни атаки срещу LLM може да бъде предвидено и коригирано проактивно от специалисти от червения екип чрез:
- Вмъкване на състезателни примери
- И вмъкване на объркващи проби
Докато първото включва умишлено инжектиране на злонамерени примери и условия за избягването им, второто включва модели за обучение за работа с непълни подкани, като например такива с правописни грешки, лоша граматика и повече от зависимост от чисти изречения за генериране на резултати.
Извличане на данни за обучение
За непосветените, LLM се обучават върху невероятни обеми от данни. Често интернет е предварителният източник на такова изобилие, където разработчиците използват пътища с отворен код, архиви, книги, бази данни и други източници като данни за обучение.
Както при интернет, има голяма вероятност такива ресурси да съдържат чувствителна и поверителна информация. Нападателите могат да напишат сложни подкани, за да подмамят LLMs да разкрият такива сложни подробности. Тази конкретна техника за групиране в червено включва начини за избягване на подобни подкани и предотвратяване на разкриването на нещо от моделите.
Формулиране на солидна червена стратегия за екипиране
Red teaming е като Zen And The Art Of Motorcycle Maintenance, само че не включва Дзен. Такова изпълнение трябва да бъде щателно планирано и изпълнено. За да ви помогнем да започнете, ето някои насоки:
- Съберете ансамбъл червен екип, който включва експерти от различни области като киберсигурност, хакери, лингвисти, специалисти по когнитивни науки и други
- Идентифицирайте и приоритизирайте какво да тествате, тъй като приложението включва отделни слоеве като базовия LLM модел, потребителския интерфейс и други
- Обмисляне на провеждане на отворени тестове за разкриване на заплахи от по-дълъг обхват
- Поставете правилата за етика, тъй като възнамерявате да поканите експерти да използват вашия LLM модел за оценки на уязвимостта, което означава, че те имат достъп до чувствителни области и масиви от данни
- Непрекъснати итерации и подобрения от резултатите от тестването, за да се гарантира, че моделът постоянно става устойчив
Сигурността започва у дома
Фактът, че LLMs могат да бъдат насочвани и атакувани, може да е нов и изненадващ и именно в тази празнота на прозрения процъфтяват нападателите и хакерите. Тъй като генеративният AI все повече има случаи на нишова употреба и последици, разработчиците и предприятията трябва да осигурят глупак -proof модел е пуснат на пазара.
Вътрешното тестване и укрепване винаги е идеалната първа стъпка за осигуряване на LLM и ние сме сигурни, че статията би била находчива, за да ви помогне да идентифицирате надвиснали заплахи за вашите модели.
Препоръчваме да се върнете с тези изводи и да съберете червен екип, който да проведе вашите тестове на вашите модели.
