Публикация была переведена автоматически. Исходный язык: Английский
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/
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/
Поделиться
