مدل های بزرگ زبان (LLMS) اطلاعاتی حساس را پردازش می کنند. آنها همچنین چالش های امنیتی جدی را معرفی می کنند. مقاله قبلی ما ، خطرات امنیتی بحرانی LLM و بهترین روشها برای تیم ها ، آسیب پذیری های اصلی مانند تزریق سریع ، مسمومیت با داده ها و سرقت مدل را مورد بررسی قرار داده است. این مقاله به بهترین روشهای پیشرفته می پردازد و راه حل هایی را برای تقویت امنیت از طریق آزمایش های مخالف ، حسابرسی منظم و نظارت ، رمزگذاری داده ها و موارد دیگر بررسی می کند.
با اجرای این استراتژی ها ، سازمان شما می تواند تهدیدهای نوظهور را کاهش داده و سیستم های مقاوم و قابل اعتماد AI را توسعه دهد.
چرا این مهم است
بازیگران مخرب در تکنیک های خود پیشرفت بیشتری می کنند. آنها اکنون حملات پیچیده و چند لایه ای ایجاد می کنند که از آسیب پذیری های مدل AI در مراحل مختلف استفاده می کنند. برخی از خطرات شناخته شده عبارتند از:
- تزریق سریع: هکرها دستورالعمل هایی را برای استخراج یا فاش کردن داده های خصوصی دستکاری می کنند.
- مسمومیت با داده ها: مهاجمان داده های خراب یا مغرضانه را که مدل ها را تغییر می دهد یا عملکرد را تغییر می دهد.
- سرقت حالت: اشخاص ثالث غیرمجاز سعی در تکرار یا سرقت قابلیت های منحصر به فرد یک مدل دارند.
LLM ها را می توان برای اهداف مضر سوءاستفاده کرد. مخالفان برای آزمایش آنها ، تغییر داده های آموزش و استفاده از مدیریت خروجی ناامن ، از اعلان های طراحی شده استفاده می کنند. این می تواند حریم خصوصی ، مالکیت معنوی و قابلیت اطمینان برنامه های شما را تهدید کند – ما این مسئله را بیشتر مورد بررسی قرار می دهیم.
علاوه بر این ، به دلیل حملات پیشرفته بازیگران مخرب ، زمینه های جدیدی از نگرانی وجود دارد. اینها شامل:
-
فرار از زندان: فرار از زندان شامل روش هایی است که LLM ها را برای تولید محتوای محدود با استفاده از آسیب پذیری در مکانیسم امنیتی مدل دستکاری می کنند. این می تواند منجر به آسیب به شهرت و خطرات قانونی یک شرکت شود یا ممکن است ناخواسته منجر به خروجی های مضر شود.
در سال 2023 ، کریس باک با متقاعد کردن آن برای تحقق هرگونه درخواست مشتری ، از یک چت بابات با قدرت و چتپپ به فروش می رسید ، هفتاد و شش هزار دلار فقط یک دلاربشر با پخش اخبار هک و دیگران شروع به امتحان کردن آن کردند ، نمایندگی ها مجبور شدند چت بابات را خاموش کنند.
-
توهم: توهم هنگامی اتفاق می افتد که سیستم های AI اطلاعات نادرست یا گمراه کننده تولید می کنند که به نظر دقیق می رسد اما نادرست است. به عنوان مثال ، یک چت بابات هوش مصنوعی که به عنوان یک منبع معتبر برای مشاغل خدمت می کند می تواند مشاغل را گمراه کند و خطرات قانونی ایجاد کند.
یک حادثه مشهور ، اشتباه Chatbot Air Canada است ، جایی که مشتری اطلاعات اشتباهی در مورد کرایه دزدی دریافت کرده است. این شرکت هواپیمایی از این اطلاعات نادرست احترام نگذاشت ، و دادگاه قطعنامه مدنی بریتیش کلمبیا علیه ایر کانادا حکم کرد و اظهار داشت که آنها نمی توانند سرزنش را به چت بیت تغییر دهند. این منجر به:
-
آسیب به اعتماد و شهرت: پاسخ های خطای مکرر باعث کاهش اعتماد کاربر به هوش مصنوعی می شود ، که به اعتبار برند آسیب می رساند.
-
پیامدهای حقوقی و مالی*: تکیه بر هوش مصنوعی برای تصمیمات مهم می تواند مشاغل را در معرض خطرات قانونی یا خسارات مالی به دلیل توهم قرار دهد.
-
مدل تعصب: تعصب مدل زمانی اتفاق می افتد که مدل های بزرگ زبان (LLM) تعصبات موجود در مجموعه داده های آموزش خود را منعکس کنند. اگر این مجموعه داده ها حاوی تعصبات تاریخی ، فرهنگی یا سیستمیک باشند ، مدل ها می توانند آنها را زنده و حتی تشدید کنند ، در نتیجه خروجی هایی که تبعیض آمیز یا ناعادلانه هستند. تأثیر اصلی تعصب فرهنگی و سیاسی است ، جایی که LLM ها که در مجموعه داده های چسبناک آموزش دیده اند ممکن است در حالی که دیگران را کنار می گذارند ، از دیدگاه های خاص پشتیبانی کنند.
-
سوء استفاده API: کاربران مخرب می توانند از رابط های برنامه نویسی برنامه (API) برای دسترسی به اطلاعات حساس یا سوء استفاده از عملکرد مدل استفاده کنند و باعث ایجاد وقفه در سرویس شوند. عواقب احتمالی شامل موارد زیر است:
-
استخراج داده ها و وارونگی مدل: مهاجمان می توانند ورودی هایی ایجاد کنند که داده های آموزش اختصاصی را نشان می دهد ، به خطر می افتد حریم خصوصی و افشای جزئیات حساس تجارت.
-
تزریق سریع مخرب: با تغییر نمایش داده های API ، مخالفان می توانند کنترل سیستم در نظر گرفته شده را دور بزنند و در نتیجه اقدامات غیرمجاز انجام شود.
-
حملات انکار سرویس (DOS): مجرمان سایبری می توانند نقاط پایانی API را با درخواست های بیش از حد ، اختلال در عملکرد و ارائه خدمات در دسترس قرار دهند.
-
تولید محتوای کنترل نشده: بدون بررسی کافی سیستم ، API ها ممکن است برای تولید اطلاعات نادرست ، مواد توهین آمیز یا کد مضر مورد سوء استفاده قرار گیرند.
این مقاله در مورد اقدامات پیشرفته تری که می تواند در ترکیب با توصیه های کلی انجام شود ، لایه بندی می کند.
اقدامات امنیتی پیشرفته برای LLMS
چندین روش شناخته شده برای محافظت از LLM ها از تهدیدهای نوظهور وجود دارد ، این اقدامات شامل موارد زیر است:
کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
با توجه به نیاز به محدودیت های دسترسی ، یک سیستم مرتب شده را اعمال کنید که در آن هر نقش دارای امتیازات خاص باشد. اپراتورها می توانند پارامترها یا مدل های مجدداً را تنظیم کنند ، در حالی که کاربران عمومی فقط ممکن است استنتاج ها را انجام دهند. این اصل شعاع انفجار یک مهاجم را کاهش می دهد زیرا یک حساب به خطر افتاده کل زیرساخت های شما را به خطر نمی اندازد.
رمزهای
رمزگذاری باید فراتر از ذخیره باشد. داده ها را هم در ترانزیت و هم در حالت استراحت رمزگذاری کنید. کلیدهای خود را خارج از محیط مستقیم زیرساخت های LLM خود نگه دارید. اگر یک مهاجم یک مانع را بشکند ، آنها به داده های ساده شما به طور خودکار دسترسی نخواهند داشت. این امر به جلوگیری از نشت داده ها یا نفوذ داده های آموزش مخرب کمک می کند.
ممیزی و نظارت منظم
ورود به سیستم را تنظیم کنید که تغییرات ، الگوهای دسترسی و رفتار غیرمعمول را ردیابی کند. برای تشخیص دستکاری ها یا ناهنجاری ها ، سیاهههای مربوط به جفت های ورودی و خروجی مدل را حفظ کنید. یک فرآیند حسابرسی قوی پرچم سنبله های استفاده مشکوک یا الگوهای پرس و جو مکرر را نشان می دهد. این گزارش ها را با سیاست های امنیتی خود جفت کنید تا فعالیت مشکوک به سرعت متوقف شوید.
پیشگیری سریع تزریق
در مقاله قبلی چگونگی استفاده از مهاجمان از ترفند از حفاظت از سیستم استفاده می شود. برای به روزرسانی در دفاع خود ، فیلترهای خودکار را اضافه کنید که قبل از انتقال آنها به مدل ، درخواست های کاربر را بازرسی می کنند. به دنبال پرچم های قرمز مانند درخواست های داده های پنهان یا دستورالعمل ها برای غلبه بر تنظیمات سیستم باشید. فیلتر کردن را با یک گردش کار قرنطینه ترکیب کنید که باعث می شود تا یک سرپرست آنها را بررسی کند.
محدودیت های نرخ API و احراز هویت
محدودیت نرخ غالباً نادیده گرفته می شود ، اما برای جلوگیری از انکار حملات سرویس مهم است. درخواست های غیر طبیعی در حال ضرب و شتم ، اسپمرها یا رباتهای مخرب را بلوک می کند. برای هر تماس به نقاط پایانی LLM خود به نشانه های تأیید اعتبار دقیق نیاز دارید. اگر پرچم سیاهه های شما تلاش برای احراز هویت ناموفق را تکرار کرد ، سیستم را تا زمانی که تهدید خنثی نشود ، قفل کنید.
تست مخالف
تمرینات تیم قرمز را در برابر مدل های خود انجام دهید. از ورودی هایی که سعی می کنند داده های آموزش پنهان را نشان دهند یا قوانین تعیین شده را نادیده بگیرند ، تغذیه کنید. ببینید LLM شما چگونه به رفتارهای مشکوک پاسخ می دهد. سپس فیلترها ، مقررات و نظارت های خود را برای کاهش خطرات کشف شده اصلاح کنید.
نحوه استفاده از Kitops و Jozu Hub برای عمیق تر کردن لایه امنیتی LLM
قطعه قبلی در مورد راه حل های مبتنی بر پلتفرم مانند کیتوپ های مدل های بسته بندی و JozuHub برای ذخیره سازی ایمن بحث کرده است. با این حال ، این مقاله بیشتر به نحوه ارائه این ابزارها امنیت پیشرفته می پردازد.
KITOPS برای بهبود لایه امنیتی LLM از طریق یک روش ساختاری برای مدل های بسته بندی ، ردیابی پیشرفت آنها و تأیید انطباق طراحی شده است. این رویکرد شامل:
KITOPS: قالب ModelKit و تجلی
شما می توانید با استفاده از قالب ModelKit ، که همه چیز را سازمان یافته نگه می دارد ، از جمله مجموعه داده ها ، کد ، تنظیمات و مستندات ، مدل های خود را به طور ایمن بسته بندی کنید. مانیفست تغییر ناپذیر از تغییرات غیرمجاز جلوگیری می کند. اگر هر چیزی را تغییر دهید ، یک ModelKit جدید ایجاد می شود و باعث می شود هر تغییر قابل ردیابی و شفاف باشد.
https://www.youtube.com/watch؟v=ik9mnu0prru&&pp=ygugs2l0t3bz
sha digests
هنگام بسته بندی مدل خود ، کیتوپ ها برای هر پرونده Digests ایجاد می کنند و به عنوان شناسه های منحصر به فرد خدمت می کنند. اگر هر بخشی از مجموعه داده یا کد شما تغییر کند ، هش تغییر می کند و نشانگر دستکاری احتمالی است.
کیتفیل
KitFile یک پرونده پیکربندی YAML است که تمام جزئیات مدل را جمع می کند و به عنوان مرجع اصلی شما خدمت می کند. این امر در همکاری تیمی قوام را ارتقا می بخشد و روند حسابرسی را کاهش می دهد. به طور منظم مرور و به روزرسانی KitFile مدلهای شما را به خوبی ثبت و نسخه مناسب نگه می دارد.
در حالی که KITOPS یک رویکرد ساختاری برای بسته بندی مدل های شما دارد ، Jozu Hub مکانیسمی برای تأیید مدل و ردیابی در یک بستر متمرکز فراهم می کند. با ادغام هاب جوزو به گردش کار امنیتی هوش مصنوعی خود ، می توانید بهترین شیوه ها را برای حاکمیت ، صداقت و تأیید عملی کنید.
Jozu Hub: CONTATITATION و AI SBOM
Jozu Hub یک رجیستری امن با OCI 1.1 است که برای ذخیره و مدیریت مدل های شما طراحی شده است. با بارگذاری مدل های خود در اینجا ، شما یک رکورد نسخه قابل ردیابی ایجاد می کنید که از تغییرات غیرمجاز جلوگیری می کند و بازیابی را ساده می کند.
تصدیق
تأیید تأیید می کند که یک مدل بدون اجازه تغییر نکرده است. اگر یک حزب مخرب سعی کند پرونده را تغییر دهد ، روند تأیید عدم تطابق را مشخص می کند.
لایحه نرم افزار AI (AI SBOM)
Jozu Hub یک لایحه نرم افزار AI (AI SBOM) ایجاد می کند که جزئیات همه وابستگی های مدل شما ، از جمله مجموعه داده ها ، کتابخانه ها و نسخه های کد را نشان می دهد. این شفافیت به شما کمک می کند تا خطرات احتمالی امنیتی و مشکلات صدور مجوز را در اوایل مشاهده کنید.
پیچیدن
امنیت LLM در تزریق سریع یا رمزگذاری داده های اساسی متوقف نمی شود. این یک چالش در حال تحول است که خواستار هوشیاری مداوم است. تنظیم LLM خود را تقویت کنید. نکات امنیتی بنیادی را از مقاله قبلی منتشر شده ما با این رویکردهای پیشرفته ترکیب کنید. خط لوله خود را با کنترل دسترسی چند لایه ، رمزگذاری قوی ، نظارت خودکار ، امنیت قوی API و آزمایش کامل تیم قرمز محافظت کنید.
سپس ، به ابزارهایی مانند کیتوپ ها و Jozu Hub برای بسته بندی ، ردیابی و تأیید تکیه دهید. ویژگی های ترکیبی آنها به تیم های شما مکانی یکپارچه برای ذخیره ، حسابرسی و نسخه همه چیز از وزن مدل گرفته تا پرونده های کد می دهد. این همکاری باعث کاهش اصطکاک بین توسعه و امنیت می شود. همچنین این بدان معناست که شما یک فروشگاه یک مرحله ای برای بررسی ناهنجاری ها ، تأیید صحت رمزنگاری و تأیید تعهدات مربوط به انطباق دارید. هوشیار باشید ، آگاه باشید و از ابزارهای مناسب برای ایمن نگه داشتن مدل های خود از هر زاویه استفاده کنید.
