Internet là một phương tiện sống động và phát triển như trái đất. Từ một kho tàng thông tin và kiến thức, nó cũng đang dần trở thành sân chơi kỹ thuật số cho các tin tặc và kẻ tấn công. Ngoài những cách kỹ thuật để lấy dữ liệu, tiền và giá trị của tiền, những kẻ tấn công đang coi Internet như một khung vẽ mở để tìm ra những cách sáng tạo để đột nhập vào hệ thống và thiết bị.
Và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cũng không phải là ngoại lệ. Từ việc nhắm mục tiêu vào máy chủ, trung tâm dữ liệu và trang web, tin tặc ngày càng nhắm mục tiêu vào LLM để thực hiện nhiều cuộc tấn công khác nhau. Khi trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo tạo sinh, ngày càng trở nên quan trọng và trở thành nền tảng của sự đổi mới và phát triển trong doanh nghiệp, bảo mật mô hình ngôn ngữ lớn trở nên cực kỳ quan trọng.
Đây chính xác là nơi mà khái niệm về đội đỏ xuất hiện.
Đội đỏ trong LLM: Nó là gì?
Là một khái niệm cốt lõi, đội đỏ có nguồn gốc từ các hoạt động quân sự, nơi chiến thuật của kẻ thù được mô phỏng để đánh giá khả năng phục hồi của các cơ chế phòng thủ. Kể từ đó, khái niệm này đã phát triển và được áp dụng trong không gian an ninh mạng để tiến hành đánh giá và kiểm tra nghiêm ngặt các mô hình và hệ thống bảo mật mà họ xây dựng và triển khai nhằm củng cố tài sản kỹ thuật số của mình. Ngoài ra, đây cũng là thông lệ tiêu chuẩn để đánh giá khả năng phục hồi của ứng dụng ở cấp độ mã.
Tin tặc và chuyên gia được triển khai trong quá trình này để tự nguyện tiến hành các cuộc tấn công nhằm chủ động phát hiện ra các lỗ hổng và lỗ hổng có thể vá để tối ưu hóa bảo mật.
[Xem thêm: AI so với ML so với LLM so với AI tạo sinh: Sự khác biệt và tầm quan trọng của nó ]
Tại sao Red Teaming là một quá trình cơ bản chứ không phải là một quá trình phụ trợ
Việc chủ động đánh giá rủi ro bảo mật của LLM mang lại cho doanh nghiệp của bạn lợi thế luôn đi trước một bước so với những kẻ tấn công và tin tặc, những kẻ nếu không sẽ khai thác các lỗ hổng chưa được vá để thao túng các mô hình AI của bạn. Từ việc đưa ra sự thiên vị đến việc ảnh hưởng đến kết quả đầu ra, những thao túng đáng báo động có thể được thực hiện trong LLM của bạn. Với chiến lược đúng đắn, việc tấn công mô phỏng (red teaming) trong LLM đảm bảo:
- Xác định các lỗ hổng tiềm ẩn và phát triển các bản sửa lỗi tiếp theo
- Cải thiện độ bền của mô hình, trong đó mô hình có thể xử lý các đầu vào không mong muốn mà vẫn hoạt động đáng tin cậy
- Tăng cường an toàn bằng cách giới thiệu và tăng cường các lớp an toàn và cơ chế từ chối
- Tăng cường tuân thủ đạo đức bằng cách giảm thiểu việc đưa ra những thành kiến tiềm ẩn và duy trì các nguyên tắc đạo đức
- Tuân thủ các quy định và nhiệm vụ trong các lĩnh vực quan trọng như chăm sóc sức khỏe, nơi mà sự nhạy cảm là yếu tố then chốt
- Xây dựng khả năng phục hồi trong các mô hình bằng cách chuẩn bị cho các cuộc tấn công trong tương lai và hơn thế nữa
Kỹ thuật của Đội Đỏ dành cho LLM
Có nhiều kỹ thuật đánh giá lỗ hổng LLM khác nhau mà các doanh nghiệp có thể triển khai để tối ưu hóa bảo mật cho mô hình của họ. Vì đây là phần mở đầu, hãy cùng xem xét 4 chiến lược phổ biến.
Tấn công tiêm nhắc
Nói một cách đơn giản, cuộc tấn công này liên quan đến việc sử dụng nhiều lời nhắc nhằm thao túng LLM để tạo ra các kết quả phi đạo đức, đáng ghét hoặc có hại. Để giảm thiểu điều này, đội đỏ có thể thêm hướng dẫn cụ thể để bỏ qua những lời nhắc đó và từ chối yêu cầu.
Chèn cửa sau
Nói một cách đơn giản, cuộc tấn công này liên quan đến việc sử dụng nhiều lời nhắc nhằm thao túng LLM để tạo ra các kết quả phi đạo đức, đáng ghét hoặc có hại. Để giảm thiểu điều này, đội đỏ có thể thêm hướng dẫn cụ thể để bỏ qua những lời nhắc đó và từ chối yêu cầu.
Ngộ độc dữ liệu
Điều này liên quan đến việc đưa dữ liệu độc hại vào dữ liệu huấn luyện của mô hình. Việc đưa ra dữ liệu bị hỏng như vậy có thể buộc mô hình tìm hiểu các liên kết không chính xác và có hại, cuối cùng là thao túng kết quả.
Các cuộc tấn công đối kháng như vậy vào LLM có thể được dự đoán và vá lỗi một cách chủ động bởi các chuyên gia nhóm đỏ bằng cách:
- Chèn các ví dụ đối nghịch
- Và chèn các mẫu khó hiểu
Trong khi cái trước liên quan đến việc cố ý chèn các ví dụ và điều kiện độc hại để tránh chúng, thì cái sau liên quan đến việc đào tạo các mô hình để làm việc với những lời nhắc không đầy đủ, chẳng hạn như những lời nhắc có lỗi chính tả, ngữ pháp sai và hơn thế nữa là phụ thuộc vào những câu rõ ràng để tạo ra kết quả.
Khai thác dữ liệu đào tạo
Đối với những người chưa quen, LLM được đào tạo về khối lượng dữ liệu đáng kinh ngạc. Thông thường, Internet là nguồn ban đầu của sự phong phú đó, nơi các nhà phát triển sử dụng các nguồn mở, kho lưu trữ, sách, cơ sở dữ liệu và các nguồn khác làm dữ liệu đào tạo.
Cũng như internet, rất có thể những tài nguyên đó chứa thông tin nhạy cảm và bí mật. Những kẻ tấn công có thể viết những lời nhắc phức tạp để lừa LLM tiết lộ những chi tiết phức tạp như vậy. Kỹ thuật lập nhóm đỏ cụ thể này bao gồm các cách để tránh những lời nhắc như vậy và ngăn người mẫu tiết lộ bất cứ điều gì.
[Xem thêm: Hướng dẫn dành cho người mới bắt đầu về đánh giá mô hình ngôn ngữ quy mô lớn ]
Xây dựng chiến lược hợp tác vững chắc màu đỏ
Đội đỏ giống như Zen Và Nghệ thuật Bảo trì Xe máy, ngoại trừ việc nó không liên quan đến Zen. Việc thực hiện như vậy cần được lên kế hoạch và thực hiện một cách tỉ mỉ. Để giúp bạn bắt đầu, dưới đây là một số gợi ý:
- Tập hợp một nhóm đỏ bao gồm các chuyên gia từ nhiều lĩnh vực khác nhau như an ninh mạng, tin tặc, nhà ngôn ngữ học, chuyên gia khoa học nhận thức, v.v.
- Xác định và ưu tiên những gì cần kiểm tra vì ứng dụng có các lớp riêng biệt như mô hình LLM cơ sở, giao diện người dùng, v.v.
- Xem xét tiến hành thử nghiệm mở để phát hiện các mối đe dọa từ phạm vi dài hơn
- Đặt ra các quy tắc về đạo đức khi bạn định mời các chuyên gia sử dụng mô hình LLM của bạn để đánh giá lỗ hổng, nghĩa là họ có quyền truy cập vào các khu vực và bộ dữ liệu nhạy cảm
- Lặp lại và cải tiến liên tục từ kết quả thử nghiệm để đảm bảo mô hình luôn trở nên linh hoạt
An ninh bắt đầu tại nhà
Thực tế là LLM có thể bị nhắm mục tiêu và tấn công có thể là mới và đáng ngạc nhiên, đồng thời chính vì thiếu hiểu biết sâu sắc mà những kẻ tấn công và tin tặc phát triển mạnh. Khi AI sáng tạo ngày càng có các trường hợp và ý nghĩa sử dụng thích hợp, thì các nhà phát triển và doanh nghiệp phải đảm bảo đánh lừa mô hình bằng chứng được tung ra thị trường.
Thử nghiệm và củng cố nội bộ luôn là bước đầu tiên lý tưởng để bảo mật LLM và chúng tôi chắc chắn rằng bài viết này sẽ hữu ích trong việc giúp bạn xác định các mối đe dọa sắp xảy ra cho mô hình của mình.
Chúng tôi khuyên bạn nên quay lại với những bài học rút ra này và tập hợp một đội đỏ để tiến hành thử nghiệm trên các mô hình của bạn.
