Internet är ett medium som är lika levande och blomstrande som jorden. Från att ha varit en skattkammare av information och kunskap håller det också på att gradvis bli en digital lekplats för hackare och angripare. Mer än tekniska sätt att pressa ut data, pengar och pengar, ser angripare internet som en öppen arbetsyta för att komma på kreativa sätt att hacka sig in i system och enheter.
Och stora språkmodeller (LLM) har inte varit något undantag. Från att rikta in sig på servrar, datacenter och webbplatser riktar sig exploatörer alltmer på LLM för att utlösa olika attacker. Eftersom AI, särskilt Generativ AI, får ytterligare framträdande plats och blir hörnstenen för innovation och utveckling i företag, stor språkmodellsäkerhet blir extremt kritisk.
Det är precis där begreppet red-teaming kommer in.
Red Teaming In LLM: Vad är det?
Som ett kärnkoncept har röd teaming sina rötter i militära operationer, där fiendens taktik simuleras för att mäta motståndskraften hos försvarsmekanismer. Sedan dess har konceptet utvecklats och har antagits inom cybersäkerhetsområdet för att genomföra rigorösa bedömningar och tester av säkerhetsmodeller och system som de bygger och distribuerar för att stärka sina digitala tillgångar. Dessutom har detta också varit en standardpraxis för att bedöma motståndskraften hos applikationer på kodnivå.
Hackare och experter används i denna process för att frivilligt utföra attacker för att proaktivt avslöja kryphål och sårbarheter som kan korrigeras för optimerad säkerhet.
Varför Red Teaming är en grundläggande och inte en underordnad process
Proaktivt utvärdera LLM-säkerhetsrisks ger ditt företag fördelen av att ligga steget före angripare och hackare, som annars skulle utnyttja olappade kryphål för att manipulera dina AI-modeller. Från att införa partiskhet till att påverka utdata, alarmerande manipulationer kan implementeras i dina LLM:er. Med rätt strategi, red teaming i LLM ser till:
- Identifiering av potentiella sårbarheter och utvecklingen av deras efterföljande korrigeringar
- Förbättring av modellens robusthet, där den kan hantera oväntade input och ändå prestera tillförlitligt
- Säkerhetshöjning genom att införa och stärka säkerhetsskikt och avslagsmekanismer
- Ökad etisk efterlevnad genom att mildra införandet av potentiell fördom och upprätthålla etiska riktlinjer
- Efterlevnad av regelverk och mandat inom avgörande områden som sjukvård, där lyhördhet är nyckeln
- Bygga motståndskraft i modeller genom att förbereda för framtida attacker och mer
Red Team-tekniker för LLM
Det finns olika LLM sårbarhetsbedömning tekniker företag kan använda för att optimera sin modells säkerhet. Sedan vi börjar, låt oss titta på de fyra vanliga strategierna.
Snabb injektionsattack
Med enkla ord involverar denna attack användning av flera uppmaningar som syftar till att manipulera en LLM för att generera oetiska, hatiska eller skadliga resultat. För att mildra detta kan ett rött team lägga till specifika instruktioner för att kringgå sådana uppmaningar och avslå begäran.
Insättning av bakdörr
Med enkla ord involverar denna attack användning av flera uppmaningar som syftar till att manipulera en LLM för att generera oetiska, hatiska eller skadliga resultat. För att mildra detta kan ett rött team lägga till specifika instruktioner för att kringgå sådana uppmaningar och avslå begäran.
Dataförgiftning
Detta involverar injicering av skadlig data i en modells träningsdata. Införandet av sådan korrupt data kan tvinga modellen att lära sig felaktiga och skadliga associationer, vilket i slutändan manipulerar resultaten.
Sådana motstridiga attacker på LLM kan förutses och lappas proaktivt av röda teamspecialister genom att:
- Infoga motstridiga exempel
- Och att infoga förvirrande prover
Medan den förra involverar avsiktlig injektion av skadliga exempel och tillstånd för att undvika dem, involverar den senare träningsmodeller för att arbeta med ofullständiga uppmaningar som de med stavfel, dålig grammatik och mer än beroende av rena meningar för att generera resultat.
Träningsdataextraktion
För de oinitierade tränas LLMs på otroliga mängder data. Ofta är internet den preliminära källan till sådant överflöd, där utvecklare använder öppen källkod, arkiv, böcker, databaser och andra källor som träningsdata.
Precis som med internet är det mycket troligt att sådana resurser innehåller känslig och konfidentiell information. Angripare kan skriva sofistikerade uppmaningar för att lura LLM:er att avslöja sådana intrikata detaljer. Denna speciella röda teaming-teknik innebär sätt att undvika sådana uppmaningar och förhindra att modeller avslöjar någonting.
[Läs även: LLM i bank och finans]
Formulerar en solid röd teamingstrategi
Red teaming är som Zen And The Art Of Motorcycle Maintenance, förutom att det inte involverar Zen. En sådan implementering bör noggrant planeras och genomföras. För att hjälpa dig komma igång, här är några tips:
- Sätt ihop ett rött ensembleteam som involverar experter från olika områden som cybersäkerhet, hackare, lingvister, kognitiva specialister och mer
- Identifiera och prioritera vad som ska testas eftersom en applikation har distinkta lager som basmodellen för LLM, användargränssnittet och mer
- Överväger att genomföra öppna tester för att avslöja hot från ett längre intervall
- Sätt upp reglerna för etik eftersom du tänker bjuda in experter att använda din LLM-modell för sårbarhetsbedömningar, vilket innebär att de har tillgång till känsliga områden och datauppsättningar
- Kontinuerliga iterationer och förbättringar från testresultat för att säkerställa att modellen konsekvent blir motståndskraftig
Säkerheten börjar hemma
Det faktum att LLM:er kan riktas mot och attackeras kan vara nytt och överraskande och det är i detta tomrum av insikt som angripare och hackare trivs i. Eftersom generativ AI i allt högre grad har nischade användningsfall och implikationer, är det upp till utvecklarna och företagen att se till att de är idioter. -proof modell lanseras på marknaden.
Intern testning och förstärkning är alltid det perfekta första steget för att säkra LLM och vi är säkra på att artikeln skulle ha varit fyndig för att hjälpa dig att identifiera hot mot dina modeller.
Vi rekommenderar att du går tillbaka med dessa takeaways och sätter ihop ett rött team för att utföra dina tester på dina modeller.
