Զննարկիչը որպես ետնադռ.
Չափազանց երկար ժամանակ մենք «AI անվտանգության նախազգուշացումներին» վերաբերվել ենք որպես հեռավոր սպառնալիքների կամ ակադեմիական հետաքրքրությունների: Մենք լսել ենք անհապաղ ներարկման, jailbreak-ի և տվյալների արտահոսքի մասին՝ զուսպ հնչերանգներով, որոնց հաճախ հետևում է ուսերը թոթվելով և «մենք կհասնենք դրան»: Այնուամենայնիվ, վերջին ինտերակտիվ ցույցերը կոտրեցին այդ հարմարավետ պատրանքը: Սա այլևս տեսական խոցելիություն չէ. դա կենդանի, բրաուզերի վրա հիմնված, հաճախորդի կողմից օգտագործվող շահագործում է՝ Լեզուների խոշոր մոդելներից (LLM) զգայուն տեղեկություններ հանելու համար [2]: Եթե դուք տեղակայում եք LLM-ով աշխատող հավելվածներ, հատկապես այն, ինչ վեբ առջև կանգնած է, ձեր «ապագա խնդիրը» պարզապես դարձավ շատ ներկա, շատ հրապարակային և պոտենցիալ շատ ամոթալի պատասխանատվություն:
Սա ևս մեկ ընդհանուր վերնագիր չէ «AI-ն ռիսկային է»: Սա կոնկրետ, շոշափելի ցուցադրություն է այն բանի, թե ինչպես է չարամիտ դերասանը, օգտագործելով միայն իր զննարկիչը, կարող է ստիպել ձեր LLM-ին բացահայտել զգայուն տեղեկատվություն: Մի պահ հաշվի առեք դա։ Խոսքը սերվերի կողմից բարդ հարձակումների կամ մոդելի խորը ներդաշնակության մասին չէ: Խոսքը փոխազդեցության շերտի մասին է՝ ձեր հավելվածի հենց մուտքի դուռը, որը շահագործվում է մի քանի խնամքով մշակված կերպարներով: Դա թվային համարժեքն է, երբ ինչ-որ մեկը ճիշտ արտահայտություն է մշակում ձեր ենթադրաբար անվտանգ չաթբոտի համար, և նա պարտաճանաչ կերպով փոխանցում է կարևոր տվյալներ, հաճախ մաս առ մաս:
Մոդելային անվտանգության պատրանքը
Շատ ձեռնարկություններ մեծ ներդրումներ են կատարել «անվտանգ» LLM-ներում՝ կա՛մ կարգավորելով սեփականության մոդելները, կա՛մ հիմնվելով ձեռնարկության կարգի API-ների վրա՝ ենթադրյալ պաշտպանիչ բազրիքներով: Անուղղակի ենթադրությունն այն է, որ եթե մոդելն ինքնին ամուր է, ապա դրա վրա կառուցված հավելվածը կժառանգի այդ անվտանգությունը: Վերջին ցույցերը դա բացահայտում են որպես վտանգավոր թյուր կարծիք: Խոցելիությունը մոդելի հիմնական ինտելեկտի կամ վերապատրաստման տվյալների մեջ չէ. այն գտնվում է ինտերֆեյսում, որը մենք կառուցում ենք դրա շուրջ [1]: Դա դասական «ամուր պահոց, անփայլ մուտքի դուռ» խնդիրն է: Դուք կարող եք ունենալ ամենաառաջադեմ, կարծրացած LLM-ն աշխարհում, բայց եթե ձեր հավելվածի մուտքային վերլուծիչը միամիտ է, կամ ձեր ելքային ֆիլտրը գոյություն չունի, դուք, ըստ էության, բաց եք թողնում կարևոր տեղեկատվությունը, որպեսզի որևէ մեկը գտնի:
Այս «արագ ներարկման» տեխնիկան հատկապես մտահոգիչ է, քանի որ այն օգտագործում է LLM-ի բնածին բնույթը. հրահանգներին և ամբողջական օրինաչափություններին հետևելու կարողությունը: Օգտատիրոջ մուտքագրման մեջ զգուշորեն կառուցված նախածանց ներարկելով՝ հարձակվողը կարող է մանիպուլյացիայի ենթարկել մոդելի ներքին վիճակը՝ ստիպելով նրան բացահայտել այն տեղեկությունը, որը երբեք չի նախատեսվել [3]: Այստեղ վճռորոշ է «մեկ բիթ» կամ կրկնվող ասպեկտը: Դա ենթադրում է մեթոդական, վերահսկվող արտազատում, ոչ թե պարզապես տվյալների քաոսային աղբանոց: Պատկերացրեք, որ հարձակվողը անընդհատ հարցնում է. «Արդյո՞ք գաղտնիքի առաջին կերպարը «Ա»-ն է»: հետո «Բ» է՞։ եւ այլն։ Դա դանդաղ է, այո, բայց դա նաև աներևակայելի արդյունավետ է և դժվար է հայտնաբերել, եթե դուք հատուկ չեք փնտրում այն:
Ձեր զննարկիչը, նրանց զենքը
Այն փաստը, որ սա բրաուզերի վրա հիմնված շահագործում է, ամբողջովին փոխում է խաղը: Դա նշանակում է.
- **Մուտքի ցածր խոչընդոտ. ** Յուրաքանչյուր ոք, ով ունի վեբ մշակման հիմնական հմտություններ և զննարկիչ, կարող է դա փորձել: Մասնագիտացված գործիքներ կամ AI խորը գիտելիքներ չեն պահանջվում:
- Client-Side-ի կատարում. Հարձակումը ծագում է օգտագործողի մեքենայից, ինչը դժվարացնում է ցանցի եզրին օրինական օգտագործողի մուտքագրումից տարբերելը:
- Անմիջական վտանգ. Եթե ձեր LLM հավելվածն ակտիվ է և հասանելի է վեբ ինտերֆեյսի միջոցով, ապա այն արդեն խոցելի է այս վեկտորի նկատմամբ: Սա ապագա կարկատան չէ. դա ներկա արտակարգ իրավիճակ է:
Հաշվի առեք հետևանքները՝ սեփականության ծածկագրի հատվածներ, ներքին փաստաթղթեր, հաճախորդների տվյալներ, API ստեղներ կամ նույնիսկ ձեր LLM-ի վարքագծի նուրբ մանիպուլյացիա՝ ապատեղեկատվություն տարածելու կամ վնասակար բովանդակություն ստեղծելու համար: Այս ամենը կարելի է արդյունահանել կամ ազդել, փոքր-ինչ տքնաջան, պարզ տեքստային տուփի միջոցով:
Պատասխանատվությունը Ձերն է
Սա խնդիր չէ մոդելային պրովայդերների համար, ինչպիսիք են OpenAI-ը կամ Google-ը, որպեսզի շտկեն իրենց հաջորդ մոդելի թարմացումներում: Սա հավելվածի անվտանգության խնդիր է, և մեղմացման պատասխանատվությունն ուղղակիորեն ընկնում է մշակողների, անվտանգության թիմերի և այս համակարգերը տեղակայող CTO-ների ուսերին: Ձեր LLM-ն հզոր, բայց, ի վերջո, միամիտ շարժիչ է: Այն կանի այն, ինչ ասվում է, նույնիսկ եթե այդ հրահանգները թաքնված լինեն օգտագործողի թվացող անվնաս մուտքի մեջ:
Այսպիսով, ինչ եք անում հիմա:
Անմիջական հակաքայլեր.
- Ագրեսիվ մուտքի ախտահանում. Սա գերազանցում է SQL ներարկումը կամ XSS-ը կանխելը: Դուք պետք է մանրակրկիտ ուսումնասիրեք յուրաքանչյուր նիշ, որը մտնում է ձեր LLM: Փնտրեք օրինաչափություններ, որոնք ցույց են տալիս արագ ներարկման, անսովոր նիշերի հաջորդականությունը կամ ակնկալվող խոսակցական հոսքերից դուրս գալու փորձերը [4]: This isn't about blocking "bad words"; it's about identifying adversarial prompts. Հիմնական ռեգեքսից և էվրիստիկական վերլուծությունից դուրս՝ իրականացրեք իմաստաբանական վերլուծություն՝ չարամիտ մտադրությունը հայտնաբերելու համար: Օգտագործեք խորհրդանշականացում և ներդրման վերլուծություն՝ անոմալ մուտքային օրինաչափությունները հայտնաբերելու համար: Մտածեք օգտագործել երկրորդական, ավելի փոքր LLM կամ կանոնների վրա հիմնված համակարգ, որը հատուկ պատրաստված է ներարկման արագ փորձերը հայտնաբերելու համար: Փնտրեք օրինաչափություններ, ինչպիսիք են դերակատարման հրահանգները, տվյալների արտահանման հստակ հարցումները կամ նախորդ հրահանգները շրջանցելու փորձերը:
- Առողջ ելքի զտում և վավերացում. Երբեք մի վստահեք LLM-ի արդյունքին անուղղակիորեն: Նախքան LLM-ի կողմից ստեղծված որևէ տեքստ ցուցադրվի օգտվողին կամ օգտագործվի այլ համակարգի կողմից, այն պետք է անցնի խիստ վավերացման շերտով: Does it contain sensitive keywords? Does it match expected formats? Արդյո՞ք այն փորձում է գործարկել կոդը կամ բացահայտել համակարգի ներքին հուշումները: Եթե ձեր LLM-ը պետք է ամփոփի փաստաթուղթ, բայց այն սկսում է թվարկել ֆայլի ուղիները, դուք խնդիր ունեք:
- Շերտավոր արագ ճարտարագիտություն. Թեև ամբողջական լուծում չէ, սակայն լավ մշակված համակարգի հուշումները և մի քանի կրակոցների օրինակները կարող են օգնել ամրապնդել ցանկալի վարքագիծը և բարդացնել հարձակվողի համար մոդելի առևանգումը: Այնուամենայնիվ, հասկացեք, որ միայն արագ ճարտարագիտությունը բավարար չէ. it's a defense in depth, not a primary shield.
- Նվազագույն արտոնություն LLM-ի փոխազդեցությունների համար. Արդյո՞ք ձեր LLM-ին իսկապես անհրաժեշտ է մուտք դեպի յուրաքանչյուր տվյալ, որը կարող է առաջարկվել բացահայտել: Implement strict access controls. Եթե LLM-ը պետք է պատասխանի միայն հանրային փաստաթղթերի վերաբերյալ հարցերին, համոզվեք, որ այն չունի ծրագրային մուտք դեպի ներքին տվյալների բազաներ կամ զգայուն API-ներ:
- **Մոնիտորինգ և անոմալիաների հայտնաբերում. ** Դուք պետք է ակտիվորեն փնտրեք անսովոր LLM վարքագիծ: Հարցումների որոշակի տեսակների, ելքերի, որոնք շեղվում են սովորական օրինաչափություններից կամ տեղեկատվության արդյունահանման կրկնվող փորձերից, պետք է անհապաղ ահազանգեր առաջացնեն:
This isn't about broad "AI security" anymore. Սա ձեր LLM հավելվածների փոխազդեցության շերտը հատուկ, ցուցադրված և անմիջապես շահագործվող հարձակման վեկտորի դեմ ապահովելու մասին է: Մենք կառուցում ենք այս անհավանական, հզոր համակարգերը, որոնք հաճախ ինտերֆեյսի անվտանգության ոչ պատշաճ միջոցներով են: Վերջին ցույցերը մեզ ցույց տվեցին, թե որքան հեշտ է օգտագործել այդ բացերը: The time for theoretical discussions is past. Անհապաղ գործողություններ են պահանջվում LLM հավելվածները ապահովելու համար:
Աղբյուրներ
[1] OWASP-ի լավագույն 10-ը մեծ լեզուների մոդելային հավելվածների համար — https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/ [2] Lakera Gandalf. An Interactive Prompt Injection Challenge — https://gandalf.lakera.ai/ [3] Prompt injection attacks | Վեբ անվտանգության ակադեմիա — https://portswigger.net/web-security/llm-attacks/prompt-injection [4] Ի՞նչ է արագ ներարկումը և ինչպե՞ս կանխել այն: — https://www.tenable.com/blog/what-is-prompt-injection-and-how-to-prevent-it