大型語言模型(LLM)的十大漏洞

大型語言模型(LLM)的十大漏洞

在人工智能(AI)領(lǐng)域，大型語言模型(LLM)的力量和潛力是不可否認(rèn)的，尤其是在OpenAI發(fā)布ChatGPT和GPT-4等突破性版本之后。如今，市場(chǎng)上有許多專有的和開源的LLM正在徹底改變行業(yè)，并為企業(yè)運(yùn)作方式帶來革命性的變化。盡管轉(zhuǎn)型迅速，但LLM仍存在許多必須解決的漏洞和缺點(diǎn)。

例如，LLM可以通過批量生成類似人類的個(gè)性化魚叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚消息來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)攻擊。最新研究表明，通過制作基本提示，使用OpenAI的GPT模型創(chuàng)建獨(dú)特的魚叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚消息是多么容易。如果不加以解決，LLM漏洞可能會(huì)損害LLM在企業(yè)規(guī)模上的適用性。

本文將討論主要的LLM漏洞，并討論組織如何克服這些問題。

LLM的十大漏洞以及如何解決

隨著LLM的力量不斷激發(fā)創(chuàng)新，了解這些尖端技術(shù)的漏洞非常重要。以下是與LLM相關(guān)的十大漏洞以及解決每個(gè)挑戰(zhàn)所需的步驟。

1、訓(xùn)練數(shù)據(jù)中毒

LLM的性能很大程度上依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量。惡意行為者可以操縱這些數(shù)據(jù)，引入偏見或錯(cuò)誤信息來損害輸出。

★解決方案：為了緩解此漏洞，嚴(yán)格的數(shù)據(jù)管理和驗(yàn)證流程是必不可少的。培訓(xùn)數(shù)據(jù)的定期審核和多樣性檢查有助于識(shí)別和糾正潛在問題。

2、未經(jīng)授權(quán)的代碼執(zhí)行

LLM生成代碼的能力為未經(jīng)授權(quán)的訪問和操作引入了一個(gè)向量。惡意行為者可以注入有害代碼，從而破壞模型的安全性。

★解決方案：采用嚴(yán)格的輸入驗(yàn)證、內(nèi)容過濾和沙箱技術(shù)可以抵消這種威脅，確保代碼安全。

3、提示注射

通過欺騙性提示操縱LLM可能會(huì)導(dǎo)致意想不到的輸出，從而促進(jìn)錯(cuò)誤信息的傳播。通過開發(fā)利用模型偏差或限制的提示，攻擊者可以誘使人工智能生成與其議程相符的不準(zhǔn)確內(nèi)容。

★解決方案：建立即時(shí)使用的預(yù)定義指南，并改進(jìn)即時(shí)工程技術(shù)可以幫助減少這種LLM漏洞。此外，微調(diào)模型以更好地與期望的行為保持一致可以提高響應(yīng)的準(zhǔn)確性。

4、服務(wù)器端請(qǐng)求偽造（SSRF）漏洞

LLM無意中為服務(wù)器端請(qǐng)求偽造(SSRF)攻擊創(chuàng)造了機(jī)會(huì)，使威脅參與者能夠操縱內(nèi)部資源，包括API和數(shù)據(jù)庫。這種利用使LLM面臨未經(jīng)授權(quán)的提示啟動(dòng)和機(jī)密內(nèi)部資源的提取。此類攻擊繞過安全措施，造成數(shù)據(jù)泄露和未經(jīng)授權(quán)的系統(tǒng)訪問等威脅。

★解決方案：集成輸入清理和監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)交互可防止基于SSRF的攻擊，從而增強(qiáng)整體系統(tǒng)安全性。

5、過度依賴LLM生成的內(nèi)容

過度依賴LLM生成的內(nèi)容，而不進(jìn)行事實(shí)核查可能會(huì)導(dǎo)致不準(zhǔn)確或捏造信息的傳播。此外，LLM傾向于“產(chǎn)生幻覺”，產(chǎn)生看似合理但完全虛構(gòu)的信息。用戶可能會(huì)因其連貫的外觀而錯(cuò)誤地認(rèn)為內(nèi)容是可靠的，從而增加了錯(cuò)誤信息的風(fēng)險(xiǎn)。

★解決方案：將人工監(jiān)督納入內(nèi)容驗(yàn)證和事實(shí)檢查，確保更高的內(nèi)容準(zhǔn)確性并維護(hù)可信度。

6、人工智能調(diào)整不足

不充分的一致性是指模型的行為與人類價(jià)值觀或意圖不一致的情況。這可能會(huì)導(dǎo)致LLM產(chǎn)生冒犯性、不恰當(dāng)或有害的輸出，可能導(dǎo)致聲譽(yù)受損或助長(zhǎng)不和。

★解決方案：實(shí)施強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略，使人工智能行為與人類價(jià)值觀保持一致，從而遏制差異，促進(jìn)符合道德的人工智能互動(dòng)。

7、沙盒不足

沙盒涉及限制LLM功能以防止未經(jīng)授權(quán)的操作。沙箱不充分可能會(huì)使系統(tǒng)面臨執(zhí)行惡意代碼或未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)訪問等風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)槟Ｐ涂赡艹銎漕A(yù)期邊界。

★解決方案：為了確保系統(tǒng)完整性，形成針對(duì)潛在漏洞的防御至關(guān)重要，這涉及到強(qiáng)大的沙盒、實(shí)例隔離和保護(hù)服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施。

8、錯(cuò)誤處理不當(dāng)

管理不善的錯(cuò)誤可能會(huì)泄露有關(guān)LLM架構(gòu)或行為的敏感信息，攻擊者可以利用這些信息來獲取訪問權(quán)限或設(shè)計(jì)更有效的攻擊。正確的錯(cuò)誤處理對(duì)于防止無意中泄露可能幫助威脅行為者的信息至關(guān)重要。

★解決方案：建立全面的錯(cuò)誤處理機(jī)制來主動(dòng)管理各種輸入，可以增強(qiáng)基于LLM的系統(tǒng)的整體可靠性和用戶體驗(yàn)。

9、模型盜竊

由于其經(jīng)濟(jì)價(jià)值，LLM可能成為有吸引力的盜竊目標(biāo)。威脅行為者可以竊取或泄露代碼庫，并復(fù)制或?qū)⑵溆糜趷阂饽康摹?/p>

★解決方案：組織可以采用加密、嚴(yán)格的訪問控制和持續(xù)監(jiān)控保護(hù)措施來防止模型盜竊嘗試，以保持模型的完整性。

10、訪問控制不足

不充分的訪問控制機(jī)制使LLM面臨未經(jīng)授權(quán)使用的風(fēng)險(xiǎn)，從而為惡意行為者提供了利用或?yàn)E用該模型以達(dá)到其惡意目的的機(jī)會(huì)。如果沒有強(qiáng)大的訪問控制，這些參與者可以操縱LLM生成的內(nèi)容，損害其可靠性，甚至提取敏感數(shù)據(jù)。

★解決方案：強(qiáng)大的訪問控制可防止未經(jīng)授權(quán)的使用、篡改或數(shù)據(jù)泄露。嚴(yán)格的訪問協(xié)議、用戶身份驗(yàn)證和警惕的審核可阻止未經(jīng)授權(quán)的訪問，從而增強(qiáng)整體安全性。

LLM漏洞中的道德考慮

利用LLM漏洞會(huì)帶來深遠(yuǎn)的后果。從傳播錯(cuò)誤信息到促進(jìn)未經(jīng)授權(quán)的訪問，這些漏洞的后果凸顯了負(fù)責(zé)任的人工智能開發(fā)的迫切需要。

開發(fā)人員、研究人員和政策制定者必須合作，建立強(qiáng)有力的保障措施，防止?jié)撛谖：Α４送?，必須?yōu)先考慮解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)中根深蒂固的偏見和減少意外結(jié)果。

隨著LLM越來越融入我們的生活，道德考慮必須指導(dǎo)其發(fā)展，確保技術(shù)造福社會(huì)而不損害誠(chéng)信。

當(dāng)我們探索LLM漏洞時(shí)，很明顯，創(chuàng)新伴隨著責(zé)任。通過采用負(fù)責(zé)任的人工智能和道德監(jiān)督，我們可以為人工智能賦能的社會(huì)鋪平道路。

相關(guān)推薦：

CIBIS峰會(huì)

由千家網(wǎng)主辦的2023年第24屆CIBIS建筑智能化峰會(huì)即將正式拉開帷幕，本屆峰會(huì)主題為“智慧連接，‘筑’就未來”， 將攜手全球知名智能化品牌及業(yè)內(nèi)專家，共同探討物聯(lián)網(wǎng)、AI、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、IoT、智慧建筑、智能家居、智慧安防等熱點(diǎn)話題與最新技術(shù)應(yīng)用，分享如何利用更知慧、更高效、更安全的智慧連接技術(shù)，“筑”就未來美好智慧生活。歡迎建筑智能化行業(yè)同仁報(bào)名參會(huì)，分享交流！

報(bào)名方式

成都站（10月24日）：https://www.huodongxing.com/event/6715336669000

西安站（10月26日）：https://www.huodongxing.com/event/3715335961700

長(zhǎng)沙站（11月09日）：https://www.huodongxing.com/event/7715337579900

上海站（11月21日）：https://www.huodongxing.com/event/9715337959000

北京站（11月23日）：https://www.huodongxing.com/event/3715338464800

廣州站（12月07日）：https://www.huodongxing.com/event/6715338767700

更多2023年CIBIS峰會(huì)信息，詳見峰會(huì)官網(wǎng)：http://summit.qianjia.com/

生成海報(bào)

免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請(qǐng)進(jìn)一步核實(shí)，并對(duì)任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識(shí)產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。