Summarize this content to 400 words in Persian Lang
حملات Web LLM: تهدیدهای در حال ظهور در عصر برنامه های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی
مدل‌های زبان بزرگ (LLM) به سرعت چشم‌انداز وب را تغییر می‌دهند و برنامه‌ها را از چت‌بات‌ها و ابزارهای تولید کد به پلت‌فرم‌های پیچیده ایجاد محتوا نیرو می‌دهند. با این حال، این ادغام خطرات امنیتی جدیدی را معرفی می کند که در مجموع به آنها “حملات وب LLM” گفته می شود. این حملات از آسیب‌پذیری‌های ذاتی LLM و تعامل آنها با فناوری‌های وب برای دستکاری، فریب یا به خطر انداختن سیستم‌ها و کاربران استفاده می‌کنند. این مقاله به بررسی اشکال مختلف حملات Web LLM، تأثیر بالقوه آنها و استراتژی‌های کاهش می‌پردازد.
آشنایی با سطح حمله:
LLM های ادغام شده در برنامه های کاربردی وب مستعد حملات در چندین جبهه هستند:
دستکاری ورودی: مهاجمان می‌توانند ورودی‌های مخربی را ایجاد کنند که برای سوءاستفاده از سوگیری‌های ذاتی LLM، آسیب‌پذیری‌های تزریق سریع یا عدم درک دنیای واقعی طراحی شده‌اند. این ورودی‌ها می‌توانند رفتارهای ناخواسته را تحریک کنند، اطلاعات حساس را آشکار کنند یا اقدامات امنیتی را دور بزنند.
دستکاری خروجی: در حالی که LLM ها متن به ظاهر منسجمی تولید می کنند، می توان آنها را برای تولید محتوای گمراه کننده یا مضر دستکاری کرد، از جمله ایمیل های فیشینگ، مقالات اخبار جعلی یا کدهای مخرب. این را می توان از طریق تحریک دشمن یا با بهره برداری از آسیب پذیری ها در داده های آموزشی LLM به دست آورد.
استخراج مدل: مهاجمان ممکن است سعی کنند پارامترهای مدل اساسی را از طریق پرس و جوهایی که به دقت ساخته شده اند استخراج کنند. این مدل دزدیده شده سپس می تواند برای اهداف مخرب، از جمله ایجاد سرویس های تقلبی، دور زدن محدودیت های صدور مجوز، یا تجزیه و تحلیل مدل برای آسیب پذیری های بیشتر مورد استفاده قرار گیرد.
مسمومیت داده ها: LLM های مبتنی بر وب که از تعاملات کاربر یاد می گیرند می توانند در برابر حملات مسمومیت داده آسیب پذیر باشند. با تزریق داده های مخرب به خط لوله آموزشی، مهاجمان می توانند بر رفتار مدل تأثیر بگذارند و به طور بالقوه یکپارچگی آن را به خطر بیندازند.
انکار سرویس (DoS): پرس و جوهای فشرده منابع یا درخواست های محاسباتی گران می تواند LLM را بیش از حد بارگذاری کند و منجر به انکار سرویس برای کاربران قانونی شود.
انواع حملات Web LLM:
تزریق سریع: این شامل ایجاد اعلان های مخربی است که رفتار LLM را دستکاری می کند. این اعلان‌ها می‌توانند فیلترهای ایمنی را دور بزنند، محتوای مضر تولید کنند، اطلاعات حساس را آشکار کنند یا اقدامات ناخواسته را انجام دهند. به عنوان مثال، یک حمله تزریق سریع می‌تواند یک ربات چت را فریب دهد تا داده‌های کاربر خصوصی را فاش کند یا کد مخربی را که به عنوان اسکریپت‌های مفید پنهان شده است، تولید کند.
مثال های خصمانه: اغتشاشات ورودی با دقت ساخته شده، اغلب برای انسان نامحسوس، می تواند باعث شود LLM به اشتباه طبقه بندی یا تفسیر نادرست ورودی را ایجاد کند، که منجر به خروجی های نادرست یا مضر می شود. این آشفتگی ها را می توان در سطح کاراکتر، کلمه یا جمله معرفی کرد.
حملات درب پشتی: در طول آموزش، درهای پشتی را می توان در LLM قرار داد، که به مهاجمان اجازه می دهد رفتارهای خاصی را با یک عبارت محرک مخفی یا دنباله ورودی ایجاد کنند. این می تواند برای دور زدن احراز هویت، نشت داده ها یا اجرای کدهای مخرب استفاده شود.
استخراج داده ها: از طریق دستورات هوشمندانه طراحی شده، مهاجمان می توانند LLM را فریب دهند تا اطلاعات حساسی را که در طول آموزش یا از طریق تعاملات بعدی به دست آورده اند، فاش کند.
تزریق سریع غیر مستقیم: این شامل دستکاری منابع خارجی است که LLM با آنها تعامل دارد، مانند پایگاه های داده یا APIها، تا به طور غیرمستقیم بر رفتار LLM تأثیر بگذارد و به اهداف مخرب دست یابد.
استراتژی های کاهش:
ضدعفونی ورودی قوی: برای شناسایی و خنثی کردن پیام‌های مخرب یا نمونه‌های متخاصم، روش‌های دقیق اعتبارسنجی ورودی و پاک‌سازی را اجرا کنید.
فیلتر خروجی و مانیتورینگ: خروجی‌های LLM را برای محتوای مضر، الگوهای مشکوک یا شاخص‌های سازش کنترل کنید. فیلترهای خروجی را اجرا کنید که پاسخ‌های مضر بالقوه را مسدود یا پرچم‌گذاری می‌کنند.
محدود کردن نرخ و تجزیه و تحلیل پرس و جو: اجرای محدودیت نرخ برای جلوگیری از حملات انکار سرویس و تجزیه و تحلیل الگوهای پرس و جو برای شناسایی فعالیت های مشکوک.
آموزش خصمانه: LLM ها را با نمونه های متخاصم آموزش دهید تا استحکام آنها را در برابر ورودی های مخرب و آشفتگی ها بهبود بخشد.
حریم خصوصی متفاوت: برای محافظت از داده‌های آموزشی حساس و جلوگیری از حملات نفوذ داده‌ها، از تکنیک‌های حریم خصوصی متفاوت استفاده کنید.
استقرار مدل امن: اجرای روش های استقرار ایمن برای جلوگیری از استخراج مدل و دسترسی غیرمجاز به پارامترهای مدل.
سیستم های انسان در حلقه: ادغام نظارت انسانی برای وظایف و تصمیمات حیاتی برای کاهش خطرات مرتبط با استقرار LLM کاملا مستقل.
نظارت و ممیزی مستمر: به طور منظم عملکرد و رفتار LLM را برای شناسایی و پاسخ به تهدیدات نوظهور نظارت و بازرسی کنید.
مسیرهای آینده:
همانطور که LLM ها به تکامل خود ادامه می دهند و بیشتر در برنامه های کاربردی وب یکپارچه می شوند، چشم انداز حملات Web LLM احتمالا گسترش خواهد یافت. تحقیق در مورد مکانیسم‌های دفاعی جدید، از جمله تکنیک‌های واترمارک قوی، روش‌های هوش مصنوعی قابل توضیح و تفسیرپذیری مدل بهبود یافته، برای کاهش این تهدیدات نوظهور بسیار مهم خواهد بود. همکاری بین محققان، توسعه دهندگان و متخصصان امنیتی برای اطمینان از استقرار ایمن و مسئولانه LLM ها در اکوسیستم وب در حال تکامل ضروری است.
حملات Web LLM: تهدیدهای در حال ظهور در عصر برنامه های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی
مدل‌های زبان بزرگ (LLM) به سرعت چشم‌انداز وب را تغییر می‌دهند و برنامه‌ها را از چت‌بات‌ها و ابزارهای تولید کد به پلت‌فرم‌های پیچیده ایجاد محتوا نیرو می‌دهند. با این حال، این ادغام خطرات امنیتی جدیدی را معرفی می کند که در مجموع به آنها “حملات وب LLM” گفته می شود. این حملات از آسیب‌پذیری‌های ذاتی LLM و تعامل آنها با فناوری‌های وب برای دستکاری، فریب یا به خطر انداختن سیستم‌ها و کاربران استفاده می‌کنند. این مقاله به بررسی اشکال مختلف حملات Web LLM، تأثیر بالقوه آنها و استراتژی‌های کاهش می‌پردازد.
آشنایی با سطح حمله:
LLM های ادغام شده در برنامه های کاربردی وب مستعد حملات در چندین جبهه هستند:
- دستکاری ورودی: مهاجمان می‌توانند ورودی‌های مخربی را ایجاد کنند که برای سوءاستفاده از سوگیری‌های ذاتی LLM، آسیب‌پذیری‌های تزریق سریع یا عدم درک دنیای واقعی طراحی شده‌اند. این ورودی‌ها می‌توانند رفتارهای ناخواسته را تحریک کنند، اطلاعات حساس را آشکار کنند یا اقدامات امنیتی را دور بزنند.
- دستکاری خروجی: در حالی که LLM ها متن به ظاهر منسجمی تولید می کنند، می توان آنها را برای تولید محتوای گمراه کننده یا مضر دستکاری کرد، از جمله ایمیل های فیشینگ، مقالات اخبار جعلی یا کدهای مخرب. این را می توان از طریق تحریک دشمن یا با بهره برداری از آسیب پذیری ها در داده های آموزشی LLM به دست آورد.
- استخراج مدل: مهاجمان ممکن است سعی کنند پارامترهای مدل اساسی را از طریق پرس و جوهایی که به دقت ساخته شده اند استخراج کنند. این مدل دزدیده شده سپس می تواند برای اهداف مخرب، از جمله ایجاد سرویس های تقلبی، دور زدن محدودیت های صدور مجوز، یا تجزیه و تحلیل مدل برای آسیب پذیری های بیشتر مورد استفاده قرار گیرد.
- مسمومیت داده ها: LLM های مبتنی بر وب که از تعاملات کاربر یاد می گیرند می توانند در برابر حملات مسمومیت داده آسیب پذیر باشند. با تزریق داده های مخرب به خط لوله آموزشی، مهاجمان می توانند بر رفتار مدل تأثیر بگذارند و به طور بالقوه یکپارچگی آن را به خطر بیندازند.
- انکار سرویس (DoS): پرس و جوهای فشرده منابع یا درخواست های محاسباتی گران می تواند LLM را بیش از حد بارگذاری کند و منجر به انکار سرویس برای کاربران قانونی شود.
انواع حملات Web LLM:
- تزریق سریع: این شامل ایجاد اعلان های مخربی است که رفتار LLM را دستکاری می کند. این اعلان‌ها می‌توانند فیلترهای ایمنی را دور بزنند، محتوای مضر تولید کنند، اطلاعات حساس را آشکار کنند یا اقدامات ناخواسته را انجام دهند. به عنوان مثال، یک حمله تزریق سریع می‌تواند یک ربات چت را فریب دهد تا داده‌های کاربر خصوصی را فاش کند یا کد مخربی را که به عنوان اسکریپت‌های مفید پنهان شده است، تولید کند.
- مثال های خصمانه: اغتشاشات ورودی با دقت ساخته شده، اغلب برای انسان نامحسوس، می تواند باعث شود LLM به اشتباه طبقه بندی یا تفسیر نادرست ورودی را ایجاد کند، که منجر به خروجی های نادرست یا مضر می شود. این آشفتگی ها را می توان در سطح کاراکتر، کلمه یا جمله معرفی کرد.
- حملات درب پشتی: در طول آموزش، درهای پشتی را می توان در LLM قرار داد، که به مهاجمان اجازه می دهد رفتارهای خاصی را با یک عبارت محرک مخفی یا دنباله ورودی ایجاد کنند. این می تواند برای دور زدن احراز هویت، نشت داده ها یا اجرای کدهای مخرب استفاده شود.
- استخراج داده ها: از طریق دستورات هوشمندانه طراحی شده، مهاجمان می توانند LLM را فریب دهند تا اطلاعات حساسی را که در طول آموزش یا از طریق تعاملات بعدی به دست آورده اند، فاش کند.
- تزریق سریع غیر مستقیم: این شامل دستکاری منابع خارجی است که LLM با آنها تعامل دارد، مانند پایگاه های داده یا APIها، تا به طور غیرمستقیم بر رفتار LLM تأثیر بگذارد و به اهداف مخرب دست یابد.
استراتژی های کاهش:
- ضدعفونی ورودی قوی: برای شناسایی و خنثی کردن پیام‌های مخرب یا نمونه‌های متخاصم، روش‌های دقیق اعتبارسنجی ورودی و پاک‌سازی را اجرا کنید.
- فیلتر خروجی و مانیتورینگ: خروجی‌های LLM را برای محتوای مضر، الگوهای مشکوک یا شاخص‌های سازش کنترل کنید. فیلترهای خروجی را اجرا کنید که پاسخ‌های مضر بالقوه را مسدود یا پرچم‌گذاری می‌کنند.
- محدود کردن نرخ و تجزیه و تحلیل پرس و جو: اجرای محدودیت نرخ برای جلوگیری از حملات انکار سرویس و تجزیه و تحلیل الگوهای پرس و جو برای شناسایی فعالیت های مشکوک.
- آموزش خصمانه: LLM ها را با نمونه های متخاصم آموزش دهید تا استحکام آنها را در برابر ورودی های مخرب و آشفتگی ها بهبود بخشد.
- حریم خصوصی متفاوت: برای محافظت از داده‌های آموزشی حساس و جلوگیری از حملات نفوذ داده‌ها، از تکنیک‌های حریم خصوصی متفاوت استفاده کنید.
- استقرار مدل امن: اجرای روش های استقرار ایمن برای جلوگیری از استخراج مدل و دسترسی غیرمجاز به پارامترهای مدل.
- سیستم های انسان در حلقه: ادغام نظارت انسانی برای وظایف و تصمیمات حیاتی برای کاهش خطرات مرتبط با استقرار LLM کاملا مستقل.
- نظارت و ممیزی مستمر: به طور منظم عملکرد و رفتار LLM را برای شناسایی و پاسخ به تهدیدات نوظهور نظارت و بازرسی کنید.
مسیرهای آینده:
همانطور که LLM ها به تکامل خود ادامه می دهند و بیشتر در برنامه های کاربردی وب یکپارچه می شوند، چشم انداز حملات Web LLM احتمالا گسترش خواهد یافت. تحقیق در مورد مکانیسم‌های دفاعی جدید، از جمله تکنیک‌های واترمارک قوی، روش‌های هوش مصنوعی قابل توضیح و تفسیرپذیری مدل بهبود یافته، برای کاهش این تهدیدات نوظهور بسیار مهم خواهد بود. همکاری بین محققان، توسعه دهندگان و متخصصان امنیتی برای اطمینان از استقرار ایمن و مسئولانه LLM ها در اکوسیستم وب در حال تکامل ضروری است.
