Атаки на языковые модели: риски, примеры и меры защиты

Риски и неправильное использование нейросетейАтаки на языковые модели: риски, примеры и меры защиты

Современные языковые модели (LLM) открывают множество возможностей для выполнения самых разнообразных задач — от генерации текста до сложных аналитических операций. Однако, наряду с этими преимуществами, существует и ряд рисков, связанных с неправильным использованием таких моделей.

Враждебные запросы (adversarial prompting)

Враждебные запросы (adversarial prompting) являются одним из наиболее значимых источников этих рисков. Они могут привести к нежелательным или даже вредоносным результатам, если модель не защищена должным образом.

Вредоносные инструкции (prompt injection)

Злоумышленники могут встраивать в запросы к модели инструкции, которые намеренно вводят её в заблуждение или заставляют выполнять нежелательные действия. Например, может быть отправлена команда на изменение или удаление данных. Это особенно опасно, если модель интегрирована в системы автоматизации, где ошибки могут повлиять на процессы в реальном мире.

Утечка данных через запросы (prompt leaking)

При недостаточной защите конфиденциальной информации существует риск её раскрытия через запросы, что может привести к серьезным последствиям, особенно если модель оперирует личными или корпоративными данными. Злоумышленник может получить доступ к скрытым данным, просто запросив информацию в правильной форме.

Обход защитных барьеров (jailbreaking)

Это практика, когда пользователи пытаются заставить модель обойти встроенные ограничения. Например, модели часто запрограммированы на блокирование определенных запросов, связанных с незаконной деятельностью. Но через тщательно составленные запросы или сценарии можно попытаться обойти эти защиты, что делает важным постоянное совершенствование безопасности.

Как защитить модели?

Для снижения рисков важно применять несколько подходов к защите:

  • Фильтрация входящих запросов. Модели должны проверять, какие запросы они получают, и блокировать потенциально опасные. Это можно сделать с помощью списков стоп-слов, фильтров контента и регулярных проверок на наличие вредоносных инструкций.
  • Тестирование на уязвимости. Регулярные проверки модели с помощью враждебных запросов могут выявить слабые места. Это позволяет своевременно устранить уязвимости до того, как они будут использованы злоумышленниками.
  • Обучение пользователей. Многие риски можно предотвратить, если пользователи будут информированы о правилах безопасного взаимодействия с моделями. Важно, чтобы они понимали, как правильно составлять запросы и какие действия могут быть потенциально опасными.

Использование этих методов защиты не только уменьшает риск эксплуатации модели, но и повышает уровень доверия к системам, которые используют LLM.

Поделиться Гайдом
Перейти в ChatGPT