האינטרנט הוא מדיום חי ומשגשג כמו כדור הארץ. מהיותו אוצר של מידע וידע, הוא גם הופך בהדרגה למגרש משחקים דיגיטלי עבור האקרים ותוקפים. יותר מאשר דרכים טכניות לסחוט נתונים, כסף ושווה כסף, התוקפים רואים באינטרנט קנבס פתוח להמציא דרכים יצירתיות לפרוץ למערכות ולמכשירים.
ומודלים של שפה גדולה (LLMs) לא היו יוצאי דופן. ממיקוד לשרתים, מרכזי נתונים ואתרי אינטרנט, מנצלים מתמקדים יותר ויותר ב-LLMs כדי להפעיל התקפות מגוונות. בתור בינה מלאכותית, במיוחד בינה מלאכותית זוכה לבולטות נוספת והופכת לאבן הפינה של חדשנות ופיתוח בארגונים, אבטחת מודל שפה גדול הופך להיות קריטי ביותר.
כאן בדיוק נכנס הרעיון של שיתוף פעולה אדום.
שיתוף פעולה אדום ב-LLM: מה זה?
כמושג ליבה, שורשיו של צוות אדום במבצעים צבאיים, שבהם מדמים טקטיקות אויב כדי לאמוד את חוסנם של מנגנוני הגנה. מאז, הרעיון התפתח ואומץ במרחב אבטחת הסייבר כדי לבצע הערכות ובדיקות קפדניות של מודלים ומערכות אבטחה שהם בונים ופורסים כדי לבצר את הנכסים הדיגיטליים שלהם. חוץ מזה, זה היה גם נוהג סטנדרטי להעריך את החוסן של יישומים ברמת הקוד.
האקרים ומומחים נפרסים בתהליך זה כדי לבצע התקפות מרצון כדי לחשוף באופן יזום פרצות ופגיעויות שניתן לתקן עבור אבטחה מיטבית.
מדוע צוות אדום הוא תהליך בסיסי ולא נלווה
באופן יזום הערכת סיכון אבטחה LLMs מעניק לארגון שלך את היתרון להישאר צעד לפני התוקפים וההאקרים, שאחרת היו מנצלים פרצות לא מתוקנות כדי לתמרן את דגמי הבינה המלאכותית שלך. החל מהכנסת הטיה ועד להשפעה על התפוקות, ניתן ליישם מניפולציות מדאיגות ב-LLMs שלך. עם האסטרטגיה הנכונה, צוות אדום ב-LLM מבטיח:
- זיהוי נקודות תורפה אפשריות ופיתוח התיקונים הבאים שלהן
- שיפור החוסן של הדגם, שבו הוא יכול להתמודד עם תשומות בלתי צפויות ועדיין לבצע ביצועים מהימנים
- שיפור הבטיחות על ידי הכנסת וחיזוק שכבות בטיחות ומנגנוני סירוב
- הגברת הציות האתי על ידי הפחתת כניסתה של הטיה אפשרית ושמירה על הנחיות אתיות
- עמידה בתקנות ובמנדטים בתחומים חיוניים כמו שירותי בריאות, שבהם רגישות היא המפתח
- בניית חוסן במודלים על ידי הכנה להתקפות עתידיות ועוד
טכניקות של צוות אדום עבור לימודי תואר שני
יש מגוונים הערכת פגיעות LLM טכניקות שארגונים יכולים לפרוס כדי לייעל את אבטחת המודל שלהם. מאז שהתחלנו, בואו נסתכל על 4 האסטרטגיות הנפוצות.
התקפת הזרקה מהירה
במילים פשוטות, מתקפה זו כוללת שימוש במספר הנחיות שמטרתן לתמרן LLM כדי ליצור תוצאות לא אתיות, מעוררות שנאה או מזיקות. כדי להפחית זאת, צוות אדום יכול להוסיף הנחיות ספציפיות לעקוף הנחיות כאלה ולדחות את הבקשה.
הכנסת דלת אחורית
במילים פשוטות, מתקפה זו כוללת שימוש במספר הנחיות שמטרתן לתמרן LLM כדי ליצור תוצאות לא אתיות, מעוררות שנאה או מזיקות. כדי להפחית זאת, צוות אדום יכול להוסיף הנחיות ספציפיות לעקוף הנחיות כאלה ולדחות את הבקשה.
הרעלת נתונים
זה כרוך בהזרקת נתונים זדוניים לנתוני ההדרכה של המודל. הכנסת נתונים מושחתים כאלה יכולה לאלץ את המודל ללמוד אסוציאציות שגויות ומזיקות, ובסופו של דבר לתמרן את התוצאות.
כזה התקפות יריבות על LLMs ניתן לצפות מראש ולתקן באופן יזום על ידי מומחי הצוות האדום על ידי:
- הכנסת דוגמאות יריבות
- והכנסת דוגמאות מבלבלות
בעוד שהראשון כרוך בהזרקה מכוונת של דוגמאות זדוניות ותנאים כדי להימנע מהם, השני כולל אימון מודלים לעבודה עם הנחיות לא שלמות כגון אלה עם שגיאות הקלדה, דקדוק גרוע, ויותר מאשר תלוי במשפטים נקיים כדי ליצור תוצאות.
אימון חילוץ נתונים
עבור מי שלא מיודע, אנשי LLM מאומנים על נפחים מדהימים של נתונים. לעתים קרובות, האינטרנט הוא המקור הראשוני לשפע כזה, שבו מפתחים משתמשים בשדרות קוד פתוח, ארכיונים, ספרים, מסדי נתונים ומקורות אחרים כנתוני הדרכה.
כמו באינטרנט, סביר מאוד להניח שמשאבים כאלה מכילים מידע רגיש וסודי. תוקפים יכולים לכתוב הנחיות מתוחכמות כדי להערים על אנשי LLM לחשוף פרטים כה מורכבים. טכניקת הצוות האדום הספציפית הזו כוללת דרכים להימנע מהנחיות כאלה ולמנוע מדוגמניות לחשוף משהו.
[קרא גם: LLM בבנקאות ופיננסים]
גיבוש אסטרטגיית צוות אדומה מוצקה
שיתוף פעולה אדום הוא כמו Zen And The Art Of Maintenance Motorcycle, אלא שזה לא כולל זן. יש לתכנן ולבצע בקפידה יישום כזה. כדי לעזור לך להתחיל, הנה כמה עצות:
- הרכיבו צוות אדום של אנסמבל הכולל מומחים מתחומים מגוונים כגון אבטחת סייבר, האקרים, בלשנים, מומחים למדעי הקוגניציה ועוד
- זהה ותעדף מה לבדוק שכן יישום כולל שכבות שונות כגון מודל ה-LLM הבסיסי, ממשק המשתמש ועוד
- שוקל לערוך בדיקות פתוחות לגילוי איומים מטווח ארוך יותר
- קבע את כללי האתיקה מכיוון שאתה מתכוון להזמין מומחים להשתמש במודל LLM שלך להערכות פגיעות, כלומר יש להם גישה לאזורים רגישים ולמערכי נתונים
- איטרציות מתמשכות ושיפור מתוצאות הבדיקות כדי להבטיח שהמודל הופך לחוסן בעקביות
האבטחה מתחילה בבית
העובדה שניתן למקד ולתקוף את ה-LLMs עשויה להיות חדשה ומפתיעה, ובריק התובנה הזה פורחים תוקפים והאקרים. מכיוון שבינה מלאכותית גנרטיבית מקבלת יותר ויותר מקרי שימוש והשלכות נישה, זה על המפתחים והארגונים להבטיח שהם שוטים. מודל -הוכחה מושק בשוק.
בדיקות וחיזוקים פנימיים הם תמיד הצעד הראשון האידיאלי באבטחת LLMs ואנו בטוחים שהמאמר היה עוזר לך לזהות איומים הממשמשים בדגמים שלך.
אנו ממליצים לחזור עם הטייק אווי האלה ולהרכיב צוות אדום שיבצע את הבדיקות שלך בדגמים שלך.
