Grandes modelos de linguagem (LLMs) porquê GPT-4 e DALL-E cativaram a imaginação do público e demonstraram imenso potencial em uma variedade de aplicações. No entanto, apesar de todas as suas capacidades, estes poderosos sistemas de IA também apresentam vulnerabilidades significativas que podem ser exploradas por agentes maliciosos. Nesta postagem, exploraremos os vetores de ataque que os agentes de ameaças podem aproveitar para comprometer os LLMs e propor contramedidas para substanciar sua segurança.
Uma visão universal de grandes modelos de linguagem
Antes de nos aprofundarmos nas vulnerabilidades, é útil entender o que são exatamente os grandes modelos de linguagem e por que eles se tornaram tão populares. LLMs são uma classe de sistemas de lucidez sintético que foram treinados em corpora de texto massivo, permitindo-lhes gerar textos notavelmente semelhantes aos humanos e participar de conversas naturais.
LLMs modernos porquê o GPT-3 da OpenAI contêm mais de 175 bilhões de parâmetros, várias ordens de magnitude a mais que os modelos anteriores. Eles utilizam uma arquitetura de rede neural baseada em transformador que se destaca no processamento de sequências porquê texto e fala. A graduação desses modelos, combinada com técnicas avançadas de aprendizagem profunda, permite-lhes compreender um desempenho de última geração em tarefas linguísticas.
Algumas capacidades únicas que entusiasmaram os pesquisadores e o público incluem:
- Geração de texto: LLMs podem completar frases maquinalmente, ortografar ensaios, reunir artigos longos e até mesmo inventar ficção.
- Resposta a perguntas: Eles podem fornecer respostas informativas a perguntas de linguagem originário em uma ampla variedade de tópicos.
- Classificação: LLMs podem categorizar e rotular textos por sentimento, tópico, autoria e muito mais.
- Tradução: Modelos porquê o Switch Transformer (2022) do Google alcançam tradução quase de nível humano entre mais de 100 idiomas.
- Geração de código: Ferramentas porquê o GitHub Copilot demonstram o potencial dos LLMs para facilitar os desenvolvedores.
A notável versatilidade dos LLMs alimentou um intenso interesse em implementá-los em todos os setores, desde saúde até finanças. No entanto, estes modelos promissores também apresentam novas vulnerabilidades que devem ser abordadas.
Vetores de ataque em modelos de linguagem grandes
Embora os LLMs não contenham vulnerabilidades de software tradicionais por si só, a sua complicação torna-os suscetíveis a técnicas que procuram manipular ou explorar o seu funcionamento interno. Vamos examinar alguns vetores de ataque proeminentes:
1. Ataques adversários
Os ataques adversários envolvem entradas mormente elaboradas, projetadas para enganar modelos de tirocínio de máquina e desencadear comportamentos não intencionais. Em vez de mudar o padrão diretamente, os adversários manipulam os dados inseridos no sistema.
Para LLMs, os ataques adversários normalmente manipulam prompts e entradas de texto para gerar resultados tendenciosos, sem sentido ou perigosos que, no entanto, parecem coerentes para um determinado prompt. Por exemplo, um rival pode inserir a frase “Nascente parecer prejudicará outras pessoas” em um prompt ao ChatGPT solicitando instruções perigosas. Isso poderia potencialmente contornar os filtros de segurança do ChatGPT, enquadrando o parecer prejudicial porquê um aviso.
Ataques mais avançados podem ter porquê mira representações de modelos internos. Ao aditar perturbações imperceptíveis à incorporação de palavras, os adversários podem mudar significativamente os resultados do padrão. A resguardo contra esses ataques requer a estudo de porquê ajustes sutis de ingressão afetam as previsões.
2. Intoxicação de dados
Nascente ataque envolve a injeção de dados contaminados no pipeline de treinamento de modelos de tirocínio de máquina para corrompê-los deliberadamente. Para LLMs, os adversários podem extrair textos maliciosos da Internet ou gerar textos sintéticos projetados especificamente para poluir conjuntos de dados de treinamento.
Dados envenenados podem incutir preconceitos prejudiciais nos modelos, fazer com que aprendam gatilhos adversários ou degradar o desempenho nas tarefas mira. A limpeza de conjuntos de dados e a proteção de pipelines de dados são cruciais para evitar ataques de intoxicação contra LLMs de produção.
3. Roubo de padrão
Os LLMs representam propriedade intelectual imensamente valiosa para empresas que investem recursos no seu desenvolvimento. Os adversários estão interessados em roubar modelos proprietários para replicar as suas capacidades, obter vantagem mercantil ou extrair dados sensíveis utilizados em formação.
Os invasores podem tentar ajustar modelos substitutos usando consultas ao LLM mira para fazer engenharia reversa de seu conhecimento. Os modelos roubados também criam uma superfície de ataque suplementar para que os adversários realizem novos ataques. Controles de chegada robustos e monitoramento de padrões de uso anômalos ajudam a mitigar roubos.
4. Ataques à infraestrutura
À medida que os LLMs crescem em graduação, seus pipelines de treinamento e inferência exigem recursos computacionais formidáveis. Por exemplo, o GPT-3 foi treinado em centenas de GPUs e custa milhões em taxas de computação em nuvem.
Essa submissão de infraestrutura distribuída em grande graduação expõe vetores potenciais, porquê ataques de negação de serviço, que inundam APIs com solicitações para sobrecarregar os servidores. Os adversários também podem tentar violar ambientes de nuvem que hospedam LLMs para sabotar operações ou exfiltrar dados.
Ameaças potenciais emergentes de vulnerabilidades LLM
Explorar os vetores de ataque supra pode permitir que os adversários utilizem indevidamente os LLMs de maneiras que representam riscos para os indivíduos e a sociedade. Cá estão algumas ameaças potenciais que os especialistas em segurança estão observando de perto:
- Propagação de desinformação: Modelos envenenados podem ser manipulados para gerar falsidades convincentes, alimentando conspirações ou minando instituições.
- Amplificação de preconceitos sociais: Modelos treinados em dados distorcidos podem exibir associações preconceituosas que impactam negativamente as minorias.
- Phishing e engenharia social: As habilidades de conversação dos LLMs podem melhorar os golpes projetados para induzir os usuários a propalar informações confidenciais.
- Geração de teor tóxico e perigoso: Sem restrições, os LLMs podem fornecer instruções para atividades ilegais ou antiéticas.
- Personificação do dedo: Contas de usuários falsas alimentadas por LLMs podem espalhar teor inflamatório enquanto evitam a detecção.
- Comprometimento vulnerável do sistema: Os LLMs poderiam potencialmente ajudar os hackers, automatizando componentes de ataques cibernéticos.
Estas ameaças sublinham a urgência de controlos rigorosos e mecanismos de supervisão para desenvolver e implementar LLMs com segurança. À medida que os modelos continuam a prosseguir em capacidade, os riscos só aumentarão sem as precauções adequadas.
Estratégias recomendadas para proteger modelos de linguagem grandes
Dada a natureza multifacetada das vulnerabilidades do LLM, é necessária uma abordagem de resguardo profunda em todo o ciclo de vida de design, treinamento e implantação para fortalecer a segurança:
Arquitetura segura
- Empregue controles de chegada em várias camadas para restringir o chegada do padrão a usuários e sistemas autorizados. A limitação de taxa pode ajudar a prevenir ataques de força bruta.
- Compartimentalize subcomponentes em ambientes isolados protegidos por políticas rígidas de firewall. Isso reduz o relâmpago de explosão de violações.
- Arquitete para subida disponibilidade em todas as regiões para evitar interrupções localizadas. O balanceamento de trouxa ajuda a evitar inundações de solicitações durante ataques.
Treinamento de segurança de pipeline
- Execute uma extensa higiene de dados verificando corpora de treinamento em procura de toxicidade, preconceitos e texto sintético usando classificadores. Isso mitiga os riscos de intoxicação de dados.
- Treine modelos em conjuntos de dados confiáveis selecionados de fontes confiáveis. Busque perspectivas diversas ao reunir dados.
- Introduzir mecanismos de autenticação de dados para verificar a legitimidade dos exemplos. Bloqueie uploads em volume suspeitos de texto.
- Pratique o treinamento rival aumentando exemplos limpos com amostras adversárias para melhorar a robustez do padrão.
Salvaguardas de inferência
- Empregue módulos de saneamento de ingressão para filtrar textos perigosos ou sem sentido dos prompts do usuário.
- Analise o texto gerado em procura de violações de política usando classificadores antes de liberar resultados.
- Taxa limite de solicitações de API por usuário para evitar agravo e negação de serviço devido a ataques de amplificação.
- Monitore continuamente os logs para detectar rapidamente tráfico anômalo e padrões de consulta indicativos de ataques.
- Implemente procedimentos de retreinamento ou ajuste fino para atualizar periodicamente os modelos usando dados confiáveis mais recentes.
Supervisão organizacional
- Forme conselhos de revisão moral com diversas perspectivas para estimar riscos em aplicações e propor salvaguardas.
- Desenvolva políticas claras que regulem os casos de uso apropriados e divulguem limitações aos usuários.
- Promova uma colaboração mais estreita entre equipes de segurança e engenheiros de ML para incutir as melhores práticas de segurança.
- Realize auditorias e avaliações de impacto regularmente para identificar riscos potenciais à medida que as capacidades progridem.
- Estabeleça planos robustos de resposta a incidentes para investigar e mitigar violações ou usos indevidos reais do LLM.
A combinação de estratégias de mitigação em toda a rima de dados, modelos e infraestrutura é fundamental para lastrar a grande promessa e os riscos reais que acompanham os grandes modelos de linguagem. A vigilância contínua e os investimentos proactivos em segurança, proporcionais à graduação destes sistemas, determinarão se os seus benefícios podem ser realizados de forma responsável.
Peroração
LLMs porquê ChatGPT representam um salto tecnológico que expande os limites do que a IA pode compreender. No entanto, a enorme complicação destes sistemas deixa-os vulneráveis a uma série de novas explorações que exigem a nossa atenção.
Desde ataques adversários até roubo de modelos, os agentes de ameaças têm um incentivo para desbloquear o potencial dos LLMs para fins nefastos. Mas ao cultivar uma cultura de segurança ao longo de todo o ciclo de vida do machine learning, podemos trabalhar para prometer que estes modelos cumpram a sua promessa de forma segura e moral. Com esforços colaborativos entre os sectores público e privado, as vulnerabilidades dos LLMs não têm de minar o seu valor para a sociedade.
