Інтернет – це середовище, яке живе та процвітає, як земля. Зі скарбниці інформації та знань він поступово перетворюється на цифровий майданчик для хакерів і зловмисників. Зловмисники розглядають Інтернет не тільки як технічні способи вимагання даних, грошей і грошей, але й як відкрите полотно для винаходу креативних способів злому систем і пристроїв.
І великі мовні моделі (LLM) не стали винятком. Націлюючись на сервери, центри обробки даних і веб-сайти, експлуататори все частіше націлюються на LLM, щоб викликати різноманітні атаки. Оскільки штучний інтелект, зокрема генеративний штучний інтелект, набуває все більшої популярності та стає наріжним каменем інновацій та розвитку на підприємствах, велика безпека мовної моделі стає надзвичайно критичним.
Саме тут і з’являється концепція червоного об’єднання.
Red Teaming в LLM: що це?
Основна концепція червоного об’єднання бере свій початок у військових операціях, де моделюється тактика противника, щоб оцінити стійкість захисних механізмів. З тих пір ця концепція розвивалася і була прийнята в просторі кібербезпеки для проведення ретельної оцінки та тестування моделей і систем безпеки, які вони створюють і розгортають для зміцнення своїх цифрових активів. Крім того, це також була стандартна практика для оцінки стійкості додатків на рівні коду.
У цьому процесі залучаються хакери та експерти для добровільного проведення атак, щоб завчасно виявляти лазівки та вразливості, які можна виправити для оптимізації безпеки.
[Читайте також: ШІ проти машинного навчання проти LLM проти генеративного ШІ: у чому різниця та чому це важливо ]
Чому Red Teaming є основним, а не допоміжним процесом
Активно оцінка ризику безпеки LLMs дає вашому підприємству перевагу залишатися на крок попереду зловмисників і хакерів, які інакше використовували б невиправлені лазівки для маніпулювання вашими моделями ШІ. Від упередженості до впливу на результати, тривожні маніпуляції можуть бути реалізовані у ваших LLM. З правильною стратегією, червоне об'єднання в LLM забезпечує:
- Виявлення потенційних вразливостей і розробка їх подальших виправлень
- Покращення надійності моделі, де вона може обробляти несподівані вхідні дані та все ще працювати надійно
- Підвищення безпеки шляхом впровадження та посилення рівнів безпеки та механізмів відмови
- Підвищення етичної відповідності шляхом пом’якшення введення потенційної упередженості та підтримки етичних рекомендацій
- Дотримання правил і мандатів у таких важливих сферах, як охорона здоров’я, де делікатність є ключовою
- Підвищення стійкості моделей шляхом підготовки до майбутніх атак тощо
Red Team Techniques для LLM
Є різноманітні LLM оцінка вразливості методи, які підприємства можуть застосовувати для оптимізації безпеки своєї моделі. Оскільки ми тільки починаємо, давайте розглянемо 4 загальні стратегії.
Атака швидкої ін'єкції
Простими словами, ця атака передбачає використання кількох підказок, спрямованих на маніпулювання LLM для отримання неетичних, ненависних або шкідливих результатів. Щоб пом’якшити це, червона команда може додати спеціальні інструкції, щоб обійти такі підказки та відхилити запит.
Backdoor Insertion
Простими словами, ця атака передбачає використання кількох підказок, спрямованих на маніпулювання LLM для отримання неетичних, ненависних або шкідливих результатів. Щоб пом’якшити це, червона команда може додати спеціальні інструкції, щоб обійти такі підказки та відхилити запит.
Отруєння даними
Це включає введення шкідливих даних у навчальні дані моделі. Введення таких пошкоджених даних може змусити модель навчитися неправильним і шкідливим асоціаціям, зрештою маніпулюючи результатами.
такі ворожі атаки на LLM можуть бути передбачені та виправлені завчасно фахівцями червоної команди:
- Вставлення змагальних прикладів
- І вставляючи заплутані зразки
У той час як перший передбачає навмисне введення зловмисних прикладів і умов для їх уникнення, другий передбачає навчання моделей для роботи з неповними підказками, такими як ті, що містять помилки друку, погану граматику та більше, ніж залежать від чистих речень для отримання результатів.
Вилучення даних навчання
Для непосвячених, LLM навчаються на неймовірних обсягах даних. Часто попереднім джерелом такого надлишку є Інтернет, де розробники використовують як дані для навчання відкриті джерела, архіви, книги, бази даних та інші джерела.
Як і в Інтернеті, велика ймовірність того, що такі ресурси містять чутливу та конфіденційну інформацію. Зловмисники можуть писати складні підказки, щоб обманом змусити LLM розкрити такі заплутані деталі. Ця конкретна техніка червоного об’єднання передбачає способи уникнути таких підказок і запобігти моделям розкривати щось.
[Читайте також: Посібник для початківців з оцінювання моделей великих мов ]
Формулювання чіткої командної стратегії
Червоне об’єднання схоже на «Дзен і мистецтво обслуговування мотоциклів», за винятком того, що воно не включає дзен. Таке впровадження має бути ретельно сплановано та виконано. Щоб допомогти вам почати, ось кілька вказівок:
- Зберіть повну червону команду, яка включає експертів із різних галузей, таких як кібербезпека, хакери, лінгвісти, спеціалісти з когнітивної науки тощо
- Визначте та визначте пріоритети того, що потрібно перевірити, оскільки додаток має різні рівні, такі як базова модель LLM, інтерфейс користувача тощо
- Розглянемо можливість проведення відкритого тестування для виявлення загроз більшої відстані
- Встановіть правила етики, оскільки ви збираєтеся запросити експертів використовувати вашу модель LLM для оцінки вразливості, тобто вони мають доступ до чутливих областей і наборів даних
- Безперервні ітерації та вдосконалення за результатами тестування, щоб переконатися, що модель постійно стає стійкою
Безпека починається вдома
Той факт, що LLM можна націлити та атакувати, може бути новим і дивовижним, і саме в цій порожнечі розуміння процвітають зловмисники та хакери. Оскільки генеративний штучний інтелект дедалі частіше має ніші використання та наслідки, розробники та підприємства повинні забезпечити дурня на ринок випущена модель.
Внутрішнє тестування та підсилення завжди є ідеальним першим кроком у захисті LLM, і ми впевнені, що ця стаття була б корисною, щоб допомогти вам визначити загрози для ваших моделей.
Ми рекомендуємо повернутися з цими висновками та зібрати червону команду для проведення тестів ваших моделей.
