Как взломать LLM? Разбираем основные методы атак и способы защиты

• Обсуждение атак, взломов и уязвимостей в разработке приложений на базе больших языковых моделей.  

• Важность безопасности для разработчиков и бизнеса, использующего генеративный искусственный интеллект.  

• Бизнесы сталкиваются с рисками, связанными с качеством услуг и безопасностью.  

• Необходимость помнить о возможных взломах, уязвимостях и утечках информации.  

• Призыв подписаться на телеграм-канал для получения дополнительной информации.  

• Переход к обсуждению уязвимостей больших языковых моделей и приложений.  

• Промты могут содержать вредоносные тексты, приводящие к уязвимостям.  

• Языковые модели активно развиваются и борются с уязвимостями.  

• Уязвимость, когда промт заставляет модель игнорировать основную задачу и выполнять нежелательные действия.  

• Примеры вредоносных инструкций, которые могут обойти систему.  

• Злоумышленник заставляет модель раскрыть содержимое промта, содержащего конфиденциальную информацию.  

• Важность тестирования и оптимизации промтов для предотвращения раскрытия данных.  

• Подход, обманывающий языковую модель для нарушения встроенных правил безопасности.  

• Примеры запросов, которые могут заставить модель выдать неэтичную информацию.  

• Метод, позволяющий пользователю обойти встроенные правила безопасности модели.  

• Пример использования дэн для генерации вредоносного контента.  

• Явление, когда модель легко заставить делать противоположное тому, чему она обучена.  

• Методы борьбы: обучение модели игнорировать противоречащие запросы и добавление фильтров.  

• Способ обмануть модель, заставляя ее игнорировать встроенные фильтры.  

• Пример использования симуляции авторегрессионной модели для генерации вредоносного текста.  

• Функция авто регрессивного моделинга генерирует следующий символ на основе предыдущего.  

• Функция симпл фанкшн использует эту функцию для создания текста, включая небезопасные фразы.  

• Пользователь вставляет вредоносный запрос, и модель интерпретирует его как код, генерируя вредоносный текст.  

• Обучать модели определять манипулятивные подсказки.  

• Проверять модельную способность и игнорировать встроенные ограничения.  

• Фильтровать запросы и обучать модели распознавать игровые сценарии.  

• Пользователь формулирует запрос как игровой сценарий, где модель должна следовать особым правилам.  

• Пример: модель должна описать абзац текста, из которого игрок должен определить ключевую фразу.  

• Защищаться: обучать модели распознавать такие сценарии и тестировать их реакцию.  

• Попытки извлечь чувствительную информацию из промта.  

• Попытки заставить модели действовать не по заложенным инструкциям.  

• Попытки вытащить информацию из параметрической памяти.  

• Модели могут генерировать неточные или предвзятые ответы.  

• Основные тактики защиты: добавлять защиты в инструкции, параметризация компонентов промта.  

• Разделять инструкции и данные пользователей, обрабатывать их отдельно.  

• Использовать специальные форматы и методы цитирования.  

• Разрабатывать детекторы вредоносных запросов.  

• Использовать модели, обученные выполнять инструкции, и специализированные модели.  

• Любые методы защиты накладывают дополнительные ограничения.  

• Модели могут отвечать не на основе фактов, что делает их ненадежными.  

• Инструктировать модель в промте и улучшать фактологичность ответов.  

• Модели могут генерировать ответы, не отражающие реальность.  

• Балансировать примеры для избежания предвзятости.  

• Примеры промтов и подходы к их проверке.  

• Пример промта для ассистента: следовать правилам компании.  

• Пример промта: трижды проверять ответ и выполнение правил.  

• Детектирование вредоносных промтов с помощью моделей и сервисов.  

• Отрасль стремительно развивается, как и технологии в целом.  

• В прошлом уязвимости возникали из-за отсутствия фреймворков и защиты входных параметров.  

• Современные приложения на основе языковых моделей также требуют использования фреймворков для защиты.  

• Промты могут содержать чувствительные данные и быть основой для атак.  

• Знание структуры промта может помочь в обходе защиты.  

• Уязвимости могут быть связаны с мультимодальностью и обработкой данных.  

• Изображения и другие типы документов могут содержать уязвимости.  

• Визуальные модели могут воспринимать и исполнять невидимые тексты, что открывает уязвимости.  

• Важно учитывать этап обучения модели и возможные уязвимости на этом этапе.  

• Тестирование приложений с языковыми моделями требует новых подходов.  

• Важно тестировать безопасность и качество на всех этапах разработки.  

• Подписывайтесь на канал для получения дополнительной информации и разработки приложений с использованием ИИ.