Давайте сначала рассмотрим, каков уровень безопасности LLM?  - Безопасность LLM оценивается на основе таких факторов, как защита данных, целостность модели, устойчивость инфраструктуры и соблюдение этических норм.

Для эффективного тестирования безопасности больших языковых моделей (LLM) можно использовать несколько методов и рекомендаций. Эти подходы направлены на выявление уязвимостей, предотвращение эксплуатации и обеспечение надежных мер безопасности на протяжении всего жизненного цикла приложений LLM.

• Всестороннее тестирование безопасности: Проводите всесторонние тесты безопасности, включая тестирование на проникновение, чтобы охватить все аспекты LLM, от пользовательских интерфейсов до внутренних систем. Проводите периодическую оценку рисков безопасности с использованием инструментов сканирования уязвимостей для упреждающего выявления и снижения рисков.
• Очистка входных данных: Выполните тщательную очистку входных данных, чтобы отфильтровать вредоносные или манипулятивные действия пользователя.  Это предполагает использование автоматизированных фильтров наряду с контролем со стороны человека для обнаружения и блокирования потенциально опасных запросов, например, направленных на быстрое внедрение.
• Минимизация объема данных и шифрование: Ограничьте сбор данных только тем, что необходимо, тем самым снизив риск потенциального взлома и обеспечив шифрование всех конфиденциальных данных, включая данные об обучении, для защиты от несанкционированного доступа.
• Механизмы контроля доступа: Разработайте и примените строгие механизмы контроля доступа, чтобы ограничить права доступа пользователей в зависимости от их ролей. Внедрение контроля доступа на основе ролей (RBAC) и двухфакторной аутентификации может значительно повысить безопасность.
• Безопасность обработки выходных данных: Убедитесь, что выходные данные, сгенерированные LLMS, должным образом обработаны перед отображением или выполнением. Это помогает предотвратить атаки путем внедрения, такие как межсайтовый скриптинг (XSS) или SQL-инъекция, которые могут использовать не обработанные выходные данные.

Список литературы: 

- Уильям (2023). Тестирование безопасности LLM и риски. Взято из https://aardwolfsecurity.com/llm-security-testing-and-risks/

- Шимшек, Х. (2024). Сравните 20 инструментов безопасности LLM и фреймворков с открытым исходным кодом в 24-м году. Взято из https://research.aimultiple.com/llm-security-tools/