Internett er et medium som er like levende og blomstrende som jorden. Fra å være en skattekiste av informasjon og kunnskap, er den også gradvis i ferd med å bli en digital lekeplass for hackere og angripere. Mer enn tekniske måter å presse ut data, penger og penger på, ser angripere på internett som et åpent lerret for å komme opp med kreative måter å hacke seg inn i systemer og enheter.
Og store språkmodeller (LLMs) har ikke vært noe unntak. Fra å målrette mot servere, datasentre og nettsteder, retter utnyttere seg i økende grad mot LLM-er for å utløse ulike angrep. Ettersom AI, spesielt Generativ AI, får ytterligere fremtreden og blir hjørnesteinen i innovasjon og utvikling i bedrifter, stor språkmodellsikkerhet blir ekstremt kritisk.
Det er akkurat her konseptet med red-teaming kommer inn.
Red Teaming In LLM: Hva er det?
Som et kjernekonsept har rød teaming sine røtter i militære operasjoner, der fiendens taktikk simuleres for å måle motstandskraften til forsvarsmekanismer. Siden den gang har konseptet utviklet seg og har blitt tatt i bruk i cybersikkerhetsområdet for å gjennomføre strenge vurderinger og tester av sikkerhetsmodeller og systemer de bygger og distribuerer for å styrke sine digitale eiendeler. Dessuten har dette også vært en standard praksis for å vurdere motstandskraften til applikasjoner på kodenivå.
Hackere og eksperter er utplassert i denne prosessen for å frivillig utføre angrep for å proaktivt avdekke smutthull og sårbarheter som kan lappes for optimalisert sikkerhet.
Hvorfor Red Teaming er en grunnleggende og ikke en hjelpeprosess
Proaktivt vurdere LLM sikkerhetsrisikos gir bedriften din fordelen av å ligge et skritt foran angripere og hackere, som ellers ville utnytte uopprettede smutthull for å manipulere AI-modellene dine. Fra å introdusere skjevhet til å påvirke utganger, alarmerende manipulasjoner kan implementeres i dine LLM-er. Med riktig strategi, red teaming i LLM sikrer:
- Identifisering av potensielle sårbarheter og utvikling av påfølgende rettelser
- Forbedring av modellens robusthet, der den kan håndtere uventede innganger og fortsatt yte pålitelig
- Sikkerhetsforbedring ved å innføre og styrke sikkerhetslag og avvisningsmekanismer
- Økt etisk etterlevelse ved å redusere innføringen av potensielle skjevheter og opprettholde etiske retningslinjer
- Overholdelse av forskrifter og mandater på avgjørende områder som helsevesen, hvor sensitivitet er nøkkelen
- Motstandsbygging i modeller ved å forberede seg på fremtidige angrep og mer
Red Team-teknikker for LLM-er
Det er forskjellige LLM sårbarhetsvurdering teknikker bedrifter kan ta i bruk for å optimalisere modellens sikkerhet. Siden vi begynner, la oss se på de fire vanlige strategiene.
Med enkle ord involverer dette angrepet bruk av flere meldinger rettet mot å manipulere en LLM for å generere uetiske, hatefulle eller skadelige resultater. For å redusere dette kan et rødt team legge til spesifikke instruksjoner for å omgå slike meldinger og avslå forespørselen.
Innsetting av bakdør
Bakdørsangrep er hemmelige triggere som implanteres i modeller under treningsfasen. Slike implantater blir aktivert med spesifikke meldinger og utløser tiltenkte handlinger. Som en del av Beste praksis for LLM-sikkerhet, simulerer det røde teamet ved å sette inn en bakdør frivillig i en modell. De kan deretter teste om modellen er påvirket eller manipulert av slike triggere.
Dataforgiftning
Dette innebærer injeksjon av ondsinnede data i en modells treningsdata. Innføringen av slike korrupte data kan tvinge modellen til å lære uriktige og skadelige assosiasjoner, og til slutt manipulere resultater. Slik motstridende angrep på LLM-er kan forutses og lappes proaktivt av spesialister på det røde teamet ved:
- Setter inn motstridende eksempler
- Og sette inn forvirrende prøver
Mens førstnevnte involverer forsettlig injeksjon av ondsinnede eksempler og forhold for å unngå dem, involverer sistnevnte treningsmodeller for å jobbe med ufullstendige spørsmål som de med skrivefeil, dårlig grammatikk og mer enn avhengig av rene setninger for å generere resultater.
Treningsdatautvinning
For de uinnvidde blir LLM-er trent på utrolige mengder data. Ofte er internett den foreløpige kilden til slik overflod, der utviklere bruker åpen kildekodeveier, arkiver, bøker, databaser og andre kilder som treningsdata.
Som med internett, er det stor sannsynlighet for at slike ressurser inneholder sensitiv og konfidensiell informasjon. Angripere kan skrive sofistikerte meldinger for å lure LLM-er til å avsløre slike intrikate detaljer. Denne spesielle røde teaming-teknikken innebærer måter å unngå slike meldinger på og forhindre at modeller avslører noe.
Spør injeksjonsangrep
Med enkle ord involverer dette angrepet bruk av flere meldinger rettet mot å manipulere en LLM for å generere uetiske, hatefulle eller skadelige resultater. For å redusere dette kan et rødt team legge til spesifikke instruksjoner for å omgå slike meldinger og avslå forespørselen.
Innsetting av bakdør
Med enkle ord involverer dette angrepet bruk av flere meldinger rettet mot å manipulere en LLM for å generere uetiske, hatefulle eller skadelige resultater. For å redusere dette kan et rødt team legge til spesifikke instruksjoner for å omgå slike meldinger og avslå forespørselen.
Dataforgiftning
Dette innebærer injeksjon av ondsinnede data i en modells treningsdata. Innføringen av slike korrupte data kan tvinge modellen til å lære uriktige og skadelige assosiasjoner, og til slutt manipulere resultater.
Slike motstridende angrep på LLM-er kan forutses og lappes proaktivt av spesialister på det røde teamet ved:
- Setter inn motstridende eksempler
- Og sette inn forvirrende prøver
Mens førstnevnte involverer forsettlig injeksjon av ondsinnede eksempler og forhold for å unngå dem, involverer sistnevnte treningsmodeller for å jobbe med ufullstendige spørsmål som de med skrivefeil, dårlig grammatikk og mer enn avhengig av rene setninger for å generere resultater.
Treningsdatautvinning
For de uinnvidde blir LLM-er trent på utrolige mengder data. Ofte er internett den foreløpige kilden til slik overflod, der utviklere bruker åpen kildekodeveier, arkiver, bøker, databaser og andre kilder som treningsdata.
Som med internett, er det stor sannsynlighet for at slike ressurser inneholder sensitiv og konfidensiell informasjon. Angripere kan skrive sofistikerte meldinger for å lure LLM-er til å avsløre slike intrikate detaljer. Denne spesielle røde teaming-teknikken innebærer måter å unngå slike meldinger på og forhindre at modeller avslører noe.
Formulering av en solid rød teamstrategi
Red teaming er som Zen And The Art Of Motorcycle Maintenance, bortsett fra at det ikke involverer Zen. En slik implementering bør planlegges og gjennomføres nøye. For å hjelpe deg i gang, her er noen tips:
- Sett sammen et rødt ensembleteam som involverer eksperter fra forskjellige felt som cybersikkerhet, hackere, lingvister, kognitive vitenskapsspesialister og mer
- Identifiser og prioriter hva du skal teste ettersom en applikasjon har distinkte lag som LLM-grunnmodellen, brukergrensesnittet og mer
- Vurderer å gjennomføre åpne tester for å avdekke trusler fra en lengre rekkevidde
- Lag regler for etikk ettersom du har til hensikt å invitere eksperter til å bruke LLM-modellen din for sårbarhetsvurderinger, noe som betyr at de har tilgang til sensitive områder og datasett
- Kontinuerlige iterasjoner og forbedringer fra testresultater for å sikre at modellen konsekvent blir robust
Sikkerhet begynner hjemme
Det faktum at LLM-er kan målrettes og angripes kan være nytt og overraskende, og det er i dette tomrommet av innsikt angripere og hackere trives i. Ettersom generativ AI i økende grad har nisjebrukstilfeller og -implikasjoner, er det opp til utviklerne og bedriftene å sikre en narr. -proof modell er lansert i markedet.
Intern testing og forsterkning er alltid det ideelle første trinnet for å sikre LLM-er, og vi er sikre på at artikkelen ville ha vært ressurssterk for å hjelpe deg med å identifisere truende trusler for modellene dine.
Vi anbefaler å gå tilbake med disse takeawayene og sette sammen et rødt team for å gjennomføre testene dine på modellene dine.
