Internettet er et medie, der er lige så levende og blomstrende som jorden. Fra at være et skatkammer af information og viden er det også efterhånden ved at blive en digital legeplads for hackere og angribere. Mere end tekniske måder at afpresse data, penge og penge på, ser angribere internettet som et åbent lærred til at finde på kreative måder at hacke sig ind i systemer og enheder på.
Og store sprogmodeller (LLM'er) har ikke været nogen undtagelse. Fra at målrette mod servere, datacentre og websteder, er udnyttere i stigende grad målrettet mod LLM'er for at udløse forskellige angreb. I takt med at AI vinder specifikt Generativ AI yderligere fremtræden og bliver hjørnestenen i innovation og udvikling i virksomheder, stor sprogmodelsikkerhed bliver ekstremt kritisk.
Det er præcis her, konceptet med red-teaming kommer ind.
Red Teaming i LLM: Hvad er det?
Som et kernekoncept har red teaming sine rødder i militære operationer, hvor fjendens taktik simuleres for at måle modstandsdygtigheden af forsvarsmekanismer. Siden da har konceptet udviklet sig og er blevet brugt i cybersikkerhedsområdet for at udføre strenge vurderinger og test af sikkerhedsmodeller og -systemer, de bygger og implementerer for at styrke deres digitale aktiver. Derudover har dette også været en standardpraksis til at vurdere modstandsdygtigheden af applikationer på kodeniveau.
Hackere og eksperter er indsat i denne proces til frivilligt at udføre angreb for proaktivt at afdække smuthuller og sårbarheder, der kan lappes for optimeret sikkerhed.
Hvorfor Red Teaming er en grundlæggende og ikke en hjælpeproces
Proaktivt evaluering af LLM sikkerhedsrisikos giver din virksomhed fordelen ved at være et skridt foran angribere og hackere, som ellers ville udnytte uoprettede smuthuller til at manipulere dine AI-modeller. Fra at introducere bias til at påvirke output, kan alarmerende manipulationer implementeres i dine LLM'er. Med den rigtige strategi, red teaming i LLM sikrer:
- Identifikation af potentielle sårbarheder og udvikling af deres efterfølgende rettelser
- Forbedring af modellens robusthed, hvor den kan håndtere uventede input og stadig yde pålideligt
- Sikkerhedsforbedring ved at indføre og styrke sikkerhedslag og afvisningsmekanismer
- Øget etisk overholdelse ved at mindske indførelsen af potentiel bias og opretholde etiske retningslinjer
- Overholdelse af regler og mandater på afgørende områder såsom sundhedspleje, hvor følsomhed er nøglen
- Opbygning af modstandsdygtighed i modeller ved at forberede fremtidige angreb og mere
Red Team-teknikker til LLM'er
Der er forskellige LLM sårbarhedsvurdering teknikker virksomheder kan implementere for at optimere deres models sikkerhed. Lad os se på de 4 fælles strategier, da vi er i gang.
Med enkle ord involverer dette angreb brugen af flere prompter, der har til formål at manipulere en LLM for at generere uetiske, hadefulde eller skadelige resultater. For at afbøde dette kan et rødt team tilføje specifikke instruktioner for at omgå sådanne prompter og afvise anmodningen.
Indsættelse af bagdør
Bagdørsangreb er hemmelige triggere, der implanteres i modeller under træningsfasen. Sådanne implantater bliver aktiveret med specifikke prompter og udløser tilsigtede handlinger. Som en del af Bedste praksis for LLM-sikkerhed, simulerer det røde hold ved frivilligt at indsætte en bagdør i en model. De kan derefter teste, om modellen er påvirket eller manipuleret af sådanne triggere.
Dataforgiftning
Dette involverer indsprøjtning af ondsindede data i en models træningsdata. Indførelsen af sådanne korrupte data kan tvinge modellen til at lære ukorrekte og skadelige associationer, hvilket i sidste ende manipulerer resultaterne. Sådan modstridende angreb på LLM'er kan forudses og lappes proaktivt af specialister i det røde team ved at:
- Indsættelse af modstridende eksempler
- Og indsætte forvirrende prøver
Mens førstnævnte involverer bevidst indsprøjtning af ondsindede eksempler og forhold for at undgå dem, involverer sidstnævnte træningsmodeller til at arbejde med ufuldstændige prompter såsom dem med slåfejl, dårlig grammatik og mere end afhængig af rene sætninger for at generere resultater.
Træningsdataudtræk
For de uindviede trænes LLM'er på utrolige mængder data. Ofte er internettet den foreløbige kilde til en sådan overflod, hvor udviklere bruger open source-veje, arkiver, bøger, databaser og andre kilder som træningsdata.
Ligesom med internettet er der stor sandsynlighed for, at sådanne ressourcer indeholder følsomme og fortrolige oplysninger. Angribere kan skrive sofistikerede meddelelser for at narre LLM'er til at afsløre sådanne indviklede detaljer. Denne særlige røde teaming-teknik involverer måder at undgå sådanne tilskyndelser og forhindre modeller i at afsløre noget.
Hurtig injektionsangreb
Med enkle ord involverer dette angreb brugen af flere prompter, der har til formål at manipulere en LLM for at generere uetiske, hadefulde eller skadelige resultater. For at afbøde dette kan et rødt team tilføje specifikke instruktioner for at omgå sådanne prompter og afvise anmodningen.
Indsættelse af bagdør
Med enkle ord involverer dette angreb brugen af flere prompter, der har til formål at manipulere en LLM for at generere uetiske, hadefulde eller skadelige resultater. For at afbøde dette kan et rødt team tilføje specifikke instruktioner for at omgå sådanne prompter og afvise anmodningen.
Dataforgiftning
Dette involverer indsprøjtning af ondsindede data i en models træningsdata. Indførelsen af sådanne korrupte data kan tvinge modellen til at lære ukorrekte og skadelige associationer, hvilket i sidste ende manipulerer resultaterne.
En sådan modstridende angreb på LLM'er kan forudses og lappes proaktivt af specialister i det røde team ved at:
- Indsættelse af modstridende eksempler
- Og indsætte forvirrende prøver
Mens førstnævnte involverer bevidst indsprøjtning af ondsindede eksempler og forhold for at undgå dem, involverer sidstnævnte træningsmodeller til at arbejde med ufuldstændige prompter såsom dem med slåfejl, dårlig grammatik og mere end afhængig af rene sætninger for at generere resultater.
Træningsdataudtræk
For de uindviede trænes LLM'er på utrolige mængder data. Ofte er internettet den foreløbige kilde til en sådan overflod, hvor udviklere bruger open source-veje, arkiver, bøger, databaser og andre kilder som træningsdata.
Ligesom med internettet er der stor sandsynlighed for, at sådanne ressourcer indeholder følsomme og fortrolige oplysninger. Angribere kan skrive sofistikerede meddelelser for at narre LLM'er til at afsløre sådanne indviklede detaljer. Denne særlige røde teaming-teknik involverer måder at undgå sådanne tilskyndelser og forhindre modeller i at afsløre noget.
Formulering af en solid rød teamingstrategi
Red teaming er ligesom Zen And The Art Of Motorcycle Maintenance, bortset fra at det ikke involverer Zen. En sådan implementering bør planlægges og udføres omhyggeligt. For at hjælpe dig i gang er her nogle tips:
- Sammensæt et rødt ensemblehold, der involverer eksperter fra forskellige områder såsom cybersikkerhed, hackere, lingvister, kognitive videnskabsspecialister og mere
- Identificer og prioriter, hvad der skal testes, da en applikation har forskellige lag såsom basis LLM-modellen, brugergrænsefladen og mere
- Overvejer at udføre åbne tests for at afdække trusler fra en længere rækkevidde
- Læg reglerne for etik, da du har til hensigt at invitere eksperter til at bruge din LLM-model til sårbarhedsvurderinger, hvilket betyder, at de har adgang til følsomme områder og datasæt
- Kontinuerlige iterationer og forbedringer fra resultaterne af test for at sikre, at modellen konsekvent bliver modstandsdygtig
Sikkerhed begynder derhjemme
Det faktum, at LLM'er kan målrettes og angribes, kan være nyt og overraskende, og det er i dette tomrum af indsigt, som angribere og hackere trives i. Efterhånden som generativ AI i stigende grad har nichebrugssager og -implikationer, er det op til udviklerne og virksomhederne at sikre sig et fjols. -proof model er lanceret på markedet.
Intern test og forstærkning er altid det ideelle første skridt i at sikre LLM'er, og vi er sikre på, at artiklen ville have været opfindsom til at hjælpe dig med at identificere truende trusler for dine modeller.
Vi anbefaler at gå tilbage med disse takeaways og samle et rødt team til at udføre dine tests på dine modeller.
