Schwächen in grossen Sprachmodellen angehen

Grosse Sprachmodelle (LLMs) sind zu beliebten Werkzeugen in vielen Bereichen geworden, besonders in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Diese Modelle können erstaunliche Dinge tun, von der Zusammenfassung von Texten bis zur Generierung von Code. Allerdings ist es wichtig, ihre Schwächen genauer zu betrachten, da diese zu ernsthaften Problemen führen können. Zum Beispiel könnte ein LLM, das entworfen wurde, um medizinische Dokumente zusammenzufassen, versehentlich persönliche Patientendaten offenbaren, wenn es auf eine bestimmte Weise befragt wird. Dieses Beispiel macht deutlich, dass mehr Forschung nötig ist, um herauszufinden, warum diese Schwachstellen existieren.

Diese Studie untersucht verschiedene Arten von Schwächen in LLMs, einschliesslich solcher, die mit dem Modell-Design selbst, der Trainingsphase und ihrer Nutzung zu tun haben. Ausserdem werden Möglichkeiten besprochen, ihre Sicherheit zu verbessern, wie "Model Editing", welches darauf abzielt, das Verhalten von LLMs zu ändern, und "Chroma Teaming", das verschiedene Strategien kombiniert, um diese Modelle gegen Angriffe stärker zu machen. Indem wir diese Schwächen beachten, können wir uns besser auf zukünftige Risiken vorbereiten und LLMs insgesamt sicherer machen.

#Die Rolle von LLMs in unserem Leben

LLMs sind mittlerweile wichtige Werkzeuge in vielen maschinellen Lernaufgaben, wie Textgenerierung, Inhaltszusammenfassung und sogar Code schreiben. Je mehr sie in unseren Alltag integriert werden, desto wichtiger ist es, ihre Schwächen zu verstehen.

Trotz ihrer Popularität zeigt die Forschung, dass LLMs das Risiko von Angriffen durch böse Akteure haben. Diese Schwächen können in verschiedenen Formen auftreten, einschliesslich Eingabe-Injektionen und Jailbreaking-Angriffen.

#Neueste Erkenntnisse zu Schwachstellen

Organisationen wie das Open Web Application Security Project (OWASP) haben häufige Schwächen in LLM-basierten Anwendungen identifiziert. Das weist auf die Notwendigkeit von Vorsicht hin, wenn man diese Werkzeuge in realen Situationen verwendet. Da Menschen und Unternehmen zunehmend auf LLMs angewiesen sind, ist es wichtig, sich dieser Schwächen bewusst zu sein und Massnahmen zu ergreifen, um sich davor zu schützen.

Adversariale Angriffe können LLMs an verschiedenen Punkten ihres Lebenszyklus angreifen, von ihrem Training bis zu ihrer Reaktion auf Nutzer. Verschiedene Arten von Angriffen können verschiedene Elemente von LLMs betreffen, von den Daten, die zum Training verwendet werden, bis hin zu den Modellen selbst. Zum Beispiel beinhalten Datenvergiftungsangriffe das Manipulieren der Trainingsdaten, während Modellextraktionsangriffe sich auf das Modell selbst konzentrieren. Das Erkennen dieser Bedrohungen und ihre Klassifizierung nach Zielen kann uns helfen, effektive Wege zu finden, um ihnen entgegenzuwirken.

#Klassifizierung von LLM-Schwachstellen

Wir können LLM-Schwachstellen in drei Hauptkategorien unterteilen:

1. Modellbasierte Schwachstellen: Diese entstehen aus dem grundlegenden Design der LLMs selbst.
2. Trainingszeit-Schwachstellen: Diese treten während des Trainingsprozesses des Modells auf.
3. Inference-Zeit-Schwachstellen: Diese betreffen LLMs während ihrer Nutzung.

Wir werden verschiedene Angriffe in jedem dieser Bereiche besprechen, wobei der Fokus auf bekannten Angriffen und deren Minderung liegt.

#Modellbasierte Schwachstellen

Diese Probleme stammen aus dem grundlegenden Aufbau und Design der LLMs. Häufige Beispiele sind Modellextraktionsangriffe, bei denen jemand versucht, Details über das Modell zu erfahren, indem er damit interagiert.

#Modellextraktionsangriffe

Bei einem Modellextraktionsangriff fragt ein Angreifer einen Dienst, der ein LLM betreibt, um Informationen über es zu sammeln. Da das Training eines LLM mit über einer Milliarde Parametern sehr kostspielig ist, kann nicht jeder sein eigenes Modell erstellen. Daher versuchen einige Angreifer, Informationen aus bestehenden Modellen zu erlangen, um ähnliche, kostengünstigere Alternativen zu schaffen.

Ein Ansatz hierbei ist es, Eingabeaufforderungen zu erstellen, die nützliche Ausgaben liefern, ohne viele Ressourcen zu benötigen. Zum Beispiel könnte ein Angreifer die Eingabeaufforderungen anpassen, um die Antworten des ursprünglichen LLMs zu erhalten, jedoch zu geringeren Kosten.

Minderungsstrategien

Eine Möglichkeit, sich gegen Modellextraktion zu verteidigen, besteht darin, bösartige Anfragen zu erkennen, die darauf abzielen, Modellinformationen zu stehlen. Zum Beispiel kann die Methode zur Erkennung bösartiger Proben solche Versuche aufspüren und schädliche Anfragen ablehnen. Ein anderer Ansatz ist die SAME-Methode, die darauf abzielt, die Trainingsdaten zu schützen, anstatt das Modell selbst, indem sie die ursprünglichen Eingaben aus den Ausgaben des Modells rekonstruiert.

#Modell-Leeching-Angriffe

Modell-Leeching ist eine spezifische Art von Modellextraktionsangriff. Hierbei formen Angreifer Eingabeaufforderungen, um nützliche Antworten zu extrahieren, um ein neues Modell auf Basis des Originals aufzubauen. Dies kann zu weiteren Angriffen gegen das ursprüngliche Modell führen.

Minderungsstrategien

Da Modell-Leeching relativ neu ist, ist mehr Forschung zu Verteidigungsstrategien nötig. Einige kleinere Modelle verwenden Techniken wie Modell-Wasserzeichen und Mitgliedschaftsklassifikation, um sich gegen diese Art von Angriff zu schützen. Der Fokus sollte darauf liegen, Methoden zu entwickeln, um Muster im ursprünglichen und neu erstellten Modell zu identifizieren.

#Modellimitation

Das bedeutet, Erkenntnisse aus bestehenden Modellen zu nutzen, um ein neues Modell zu verbessern. Einige Einheiten tun dies, um Modelle zu schaffen, die ähnlich wie proprietäre Modelle funktionieren, ohne direkt zu kopieren. Während dies Open-Source-Modellen zugutekommen kann, können Leistungseinschränkungen entstehen.

Minderungsstrategien

Um Probleme durch Imitation zu verhindern, wird empfohlen, vielfältige Datensätze zu erstellen und vorsichtig zu sein, wenn man blind von proprietären Modellen kopiert. Transparenz und Regularisierung während des Trainings können auch helfen, die Individuität eines Modells zu bewahren, ohne zu versuchen, ein anderes nachzuahmen.

#Trainingszeit-Schwachstellen

Diese Schwachstellen treten während des Trainingsprozesses eines LLM auf und umfassen Probleme wie Datenvergiftung und Hintertüren-Angriffe.

#Datenvergiftung

Bei der Datenvergiftung werden schädliche Daten heimlich in das Trainingsset injiziert. Selbst eine kleine Menge vergifteter Daten kann zu bedeutenden Problemen in den Ausgaben eines LLM führen, was zu schlechten Vorhersagen oder voreingenommenen Ergebnissen führt.

Minderungsstrategien

Um Datenvergiftung zu mindern, können verschiedene Strategien implementiert werden. Eine Methode besteht darin, Trainingsdaten zu erweitern, indem Toxizitätsbewertungen integriert werden, um schädliche Ausgaben herauszufiltern. Andere beinhalten die Validierung der Quellen von Trainingsdaten, regelmässige Überprüfung des Trainingsprozesses und die Anwendung von Datenschutztechniken während des Trainings.

#Hintertüren-Angriffe

Hintertüren-Angriffe beinhalten das Einbetten versteckter Auslöser im Modell während des Trainings, die später zu unerwarteten Ausgaben führen, wenn sie aktiviert werden. Diese können unbemerkt bleiben, bis der Auslöser verwendet wird.

Minderungsstrategien

Das Erkennen dieser Auslöser ist entscheidend, um Hintertüren-Angriffe zu verhindern. Techniken wie BadPrompt zielen darauf ab, schädliche Eingabeaufforderungen zu erkennen und zu behandeln. Es ist auch wichtig, vielfältige Quellen für Trainingsdaten zu verwenden, um Risiken zu minimieren.

#Inference-Zeit-Schwachstellen

Diese Schwachstellen treten auf, wenn LLMs mit Nutzern interagieren. Sie umfassen verschiedene Angriffe, darunter Jailbreaking, Paraphrasierung und Eingabe-Injektion.

#Paraphrasierungsangriffe

Paraphrasierungsangriffe ändern die Eingabe eines LLM, während die Bedeutung gleich bleibt. Dies kann böswilligen Nutzern helfen, Detektionen oder Schutzmassnahmen des Modells zu umgehen.

#Spoofing-Angriffe

Spoofing umfasst das Nachahmen eines LLM, indem eine täuschende Version erstellt wird, die schädliche oder irreführende Ausgaben erzeugt. Dies kann zu ernsthaften Konsequenzen für die betroffenen Systeme führen.

Minderungsstrategien

Um Paraphrasierungs- und Spoofing-Angriffe entgegenzuwirken, können Methoden wie Retokenisierung oder die Verwendung von Perplexitäts-basierten Strategien helfen, verdächtige Eingaben zu identifizieren. Die Token-Level-Erkennung kann auch das nächste wahrscheinliche Token vorhersagen, um schädliche Eingabeaufforderungen abzufangen, bevor sie Schaden anrichten.

#Jailbreaking-Angriffe

Jailbreaking manipuliert Eingabeaufforderungen, um die integrierten Sicherheitsfunktionen der LLMs zu umgehen. Forscher haben herausgefunden, dass einige Modelle direkten Eingabeangriffen widerstehen können, aber dennoch durch ausgeklügeltere Methoden verwundbar sind.

Minderungsstrategien

Initiativen wie JAILBREAKER zielen darauf ab, Abwehrmassnahmen gegen Jailbreaking bereitzustellen, indem schädliche Eingaben in Echtzeit gefiltert werden. Das Erweitern von Trainingsdatensätzen mit vielfältigen Beispielen kann die Fähigkeit des Modells verbessern, mit schädlichen Eingaben umzugehen.

#Eingabe-Injektionsangriffe

Diese beinhalten das Injizieren schädlicher Anweisungen in ein LLM, um dessen Ausgaben zu übernehmen oder interne Daten offenzulegen. Verschiedene Techniken können verwendet werden, um dies zu erreichen, einschliesslich indirekter Eingabe-Injektion, bei der externe Ressourcen manipuliert werden.

Minderungsstrategien

Um sich gegen Eingabe-Injektionen zu verteidigen, gehören Strategien dazu, verdächtige Tokens herauszufiltern, die Quelle der Anweisungen zu verifizieren und die Abwehrmassnahmen dynamisch basierend auf dem Verhalten des Modells anzupassen.

#Veränderung von LLMs durch Model Editing

Eine grosse Herausforderung bei grossen LLMs besteht darin, dass sie viele Parameter haben. Dies wirft die Frage auf: Wie können wir unerwünschte Verhaltensweisen ändern, ohne das gesamte Modell neu zu trainieren? Model Editing bietet eine Lösung, indem es Aspekte von LLMs modifiziert, um ihr Verhalten zu verbessern.

#Arten des Model Editing

1. Gradientenbearbeitung: Dabei werden Änderungen nach dem Training vorgenommen, um das Verhalten von LLMs zu verbessern.
2. Gewichts-Bearbeitung: Hierbei werden die Parameter eines LLM geändert, um die Leistung bei bestimmten Aufgaben zu verbessern.
3. Speicherbasierte Bearbeitung: Dies fügt aktualisierte Informationen hinzu oder korrigiert Verhaltensweisen, ohne das gesamte Modell zu verändern.
4. Ensemble-Bearbeitung: Dabei werden verschiedene Bearbeitungsmethoden kombiniert, um einen robusteren Ansatz zu schaffen.

#Chroma Teaming: Kräfte bündeln

Chroma Teaming ist ein Konzept, das verschiedene Teams zusammenbringt, die sich auf die Sicherheit von LLMs konzentrieren.

#Rot- und Blau-Teams

Rote Teams versuchen, Schwächen aufzudecken, während blaue Teams an Verteidigungsstrategien arbeiten. Bei LLMs wurden diese Konzepte angepasst, um das potenzielle Risiko zu bewerten, das LLMs verursachen können.

#Grün- und lila Teams

Grün-Teams schauen, wie scheinbar schädliche Inhalte positive Verwendungen haben könnten, während lila Teams Erkenntnisse aus roten und blauen Teams kombinieren, um die allgemeine Sicherheit zu verbessern.

#Zukünftige Richtungen

In Zukunft gibt es viele Möglichkeiten für Forschung zur Sicherheit von LLMs. Potenzielle Bereiche zur Erkundung sind:

1. Untersuchung von Schwachstellen basierend auf Modell-Design und -Grösse.
2. Verständnis, wie Transferlernen die Schwächen von Modellen beeinflusst.
3. Schaffung automatisierter Systeme, um die menschliche Abhängigkeit in Teamarbeiten zu verringern.
4. Testen mehrerer Bearbeitungsmethoden über verschiedene Modelle hinweg.

Zusammenfassend zeigt diese Untersuchung von LLM-Schwachstellen und Minderungsstrategien, einschliesslich Chroma Teaming und Model Editing, die Bedeutung der Sicherung dieser Modelle. Indem wir bestehende Einschränkungen identifizieren und neue Forschungsrichtungen vorschlagen, können wir den Grundstein für zukünftige Forschungen legen, um LLMs sicherere und zuverlässigere Werkzeuge zu machen.