Бұл жазба автоматты түрде орыс тілінен аударылған. English
АЛДЫМЕН LLM қауіпсіздік деңгейі қандай екенін қарастырайық? - LLM қауіпсіздігі деректерді қорғау, модельдердің тұтастығы, инфрақұрылымның тұрақтылығы және этикалық нормаларды сақтау сияқты факторлар негізінде бағаланады.
Үлкен Тілдік Модельдердің (LLMs)қауіпсіздігін тиімді тексеру үшін. бірнеше әдістер мен озық тәжірибелерді қолдануға болады. Бұл тәсілдер осалдықтарды анықтауға, пайдаланудың алдын алуға және LLM қолданбаларының өмірлік циклі бойына сенімді қауіпсіздік шараларын қамтамасыз етуге бағытталған.
- Қауіпсіздікті Кеңейтілген Тестілеу: ПАЙДАЛАНУШЫ интерфейстерінен бастап серверлік жүйелерге дейін LLM барлық аспектілерін қамту үшін кешенді қауіпсіздік сынақтарын, соның ішінде ену сынақтарын өткізіңіз. Тәуекелдерді белсенді түрде анықтау және азайту үшін осалдықты сканерлеу құралдарын пайдалана отырып, қауіпсіздік тәуекелдерін мерзімді бағалауды жүргізіңіз.
- Кірісті Дезинфекциялау: Пайдаланушының зиянды немесе манипуляциялық кірістерін сүзу үшін кірісті мұқият дезинфекциялауды жүзеге асырыңыз. Бұл жедел инъекцияға бағытталған сияқты ықтимал қауіпті нұсқауларды анықтау және блоктау үшін адамның бақылауымен бірге автоматтандырылған сүзгілерді пайдалануды қамтиды.
- Деректерді Азайту және Шифрлау: Деректерді жинауды тек қажет нәрсемен шектеңіз, осылайша ықтимал бұзушылықтардың әсерін азайтыңыз және барлық құпия деректердің, соның ішінде оқу деректерінің рұқсатсыз кіруден қорғау үшін шифрлануын қамтамасыз етіңіз.
- Қол Жеткізуді Басқару Механизмдері: Пайдаланушы рұқсаттарын олардың рөлдеріне қарай шектеу үшін қол жеткізуді басқарудың қатаң тетіктерін әзірлеу және қолдану. Рөлдік Қатынасты Басқаруды (RBAC) және екі факторлы аутентификацияны енгізу қауіпсіздікті едәуір жақсарта алады.
- Шығуды Өңдеу Қауіпсіздігі: Көрсетілмес немесе орындалмас бұрын Llm шығаратын өнімдердің дұрыс дезинфекцияланғанына көз жеткізіңіз. Бұл тазартылмаған нәтижелерді пайдалана алатын кросс-сайт сценарийі (XSS) немесе SQL инъекциясы сияқты инъекциялық шабуылдардың алдын алуға көмектеседі.
Сілтемелер:
- Уильям (2023). LLM Қауіпсіздігін Тексеру Және Тәуекелдер. Алынған https://aardwolfsecurity.com/llm-security-testing-and-risks/
- Шимшек, Х. (2024). 24-тегі 20 LLM Қауіпсіздік Құралдары мен Ашық Бастапқы Құрылымдарды салыстырыңыз. Алынған https://research.aimultiple.com/llm-security-tools/
Let's first look at what is the LLM security level? - LLM security is evaluated based on factors including data protection, model integrity, infrastructure resilience, and ethical compliance.
To effectively test the security of Large Language Models (LLMs), several methods and best practices can be implemented. These approaches focus on identifying vulnerabilities, preventing exploitation, and ensuring robust security measures throughout the lifecycle of LLM applications.
- Extensive Security Testing: Conduct comprehensive security tests, including penetration testing, to cover all aspects of the LLM, from user interfaces to backend systems. Conduct periodic security risk assessments using vulnerability scanning tools to identify and mitigate risks proactively.
- Input Sanitization: Implement rigorous input sanitization to filter out harmful or manipulative user inputs. This involves using automated filters alongside human oversight to detect and block potentially dangerous prompts, such as those aimed at prompt injection.
- Data Minimization and Encryption: Limit data collection to only what is necessary, thereby reducing exposure to potential breach and ensure that all sensitive data, including training data, is encrypted to protect against unauthorized access.
- Access Control Mechanisms: Develop and enforce strict access control mechanisms to limit user permissions based on their roles. Implementing Role-Based Access Control (RBAC) and two-factor authentication can significantly enhance security.
- Output Handling Security: Ensure that outputs generated by LLMs are properly sanitized before being displayed or executed. This helps prevent injection attacks, such as cross-site scripting (XSS) or SQL injection, that could exploit unsanitized outputs.
References:
- William (2023). LLM Security Testing and Risks. Retrieved from https://aardwolfsecurity.com/llm-security-testing-and-risks/
- Şimşek, H. (2024). Compare 20 LLM Security Tools & Open-Source Frameworks in '24. Retrieved from https://research.aimultiple.com/llm-security-tools/
Автордың басқа жазбалары
Share
Share
Share
Dall-E 3-Ті OpenAI-ден жылдам кескін жасауға арналған қосымшаларға енгізу
2
0
3506
