Sicherheitsherausforderungen bei grossen Sprachmodellen

Die Nutzung von grossen Sprachmodellen (LLMs) und generativer KI (GenAI) hat in verschiedenen Bereichen wie Bildung und Gesundheitswesen schnell zugenommen. Diese Technologien bieten bedeutende Vorteile, bringen jedoch auch neue Sicherheitsrisiken mit sich, die noch nicht vollständig untersucht wurden. Während das Ökosystem – einschliesslich Offline- und Online-Tools – weiterhin wächst, steigt auch das Potenzial für Sicherheitsverletzungen. Dieses Wachstum bietet mehr Möglichkeiten für Angreifer, LLMs für schädliche Aktivitäten auszunutzen.

In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Sicherheitsherausforderungen, die mit LLMs aus der Perspektive potenzieller Angreifer verbunden sind. Wir werden ihre Ziele und Taktiken untersuchen und bekannte Sicherheitsanfälligkeiten im Detail betrachten. Ausserdem erstellen wir eine umfassende Liste verschiedener Bedrohungstypen und deren Verhaltensweisen. Unsere Forschung wird auch untersuchen, wie LLMs eine Rolle bei der Verbesserung der Cybersecurity-Bemühungen von Verteidigungsteams, oft als Blue Teams bezeichnet, spielen können. Darüber hinaus werden wir diskutieren, wie die Kombination von LLMs mit Blockchain-Technologie zu fortschrittlichen Sicherheitslösungen führen könnte, die automatisch arbeiten.

Die Analyse stützt sich auf bestehende akademische Studien, praktische Experimente und bekannte Sicherheitsressourcen. Das Ziel ist es, denjenigen, die mit LLMs arbeiten, einen praktischen Plan zur Verbesserung ihrer Verteidigungsstrategien basierend auf den Bedrohungen, denen sie ausgesetzt sein könnten, zu bieten. Durch die Erstellung eines Katalogs von Bedrohungen, die speziell für GenAI und LLMs gelten, werden wir ausserdem die Rahmenbedingungen stärken, die darauf abzielen, die Sicherheit im Technologiebereich von 6G und darüber hinaus zu verbessern.

Da GenAI und LLMs in zahlreichen Sektoren verbreiteter werden, bieten sie aufregende neue Möglichkeiten zur Verbesserung unserer Lern- und Informationsverarbeitungsprozesse sowie zur Bereitstellung von Gesundheitsdiensten. Der rasante Aufstieg dieser Technologien hat jedoch auch wichtige Sicherheitsprobleme aufgezeigt, die oft ignoriert werden. Die wachsende Anzahl von Tools und Anwendungen in diesem Bereich schafft mehr Chancen für Sicherheitsrisiken.

Die ständig vernetzte Welt von 6G und darüber hinaus erhöht erheblich die Möglichkeiten, wie Gegner LLMs aus böswilligen Gründen manipulieren können. Dieses sich verändernde Umfeld erfordert einen Fokus auf die Lösung dieser Sicherheitsfragen, um sicherzustellen, dass GenAI und LLMs sicher und ethisch eingesetzt werden. Es ist wichtig, starke Sicherheitsmassnahmen zu entwickeln, die diese Technologien gegen potenzielle Bedrohungen verteidigen und gleichzeitig die Integrität ihrer Innovationen wahren.

In diesem Abschnitt konzentrieren wir uns auf die Sicherheitsseite von LLMs, indem wir die Ziele und Methoden potenzieller Angreifer untersuchen. Wir werden die anerkannten Schwachstellen im Zusammenhang mit LLMs systematisch analysieren. Diese Untersuchung wird einen detaillierten Katalog von Bedrohungstypen liefern, der Einblicke in die bevorstehenden Sicherheitsherausforderungen geben könnte.

Wir werden auch untersuchen, wie LLMs in Cybersecurity-Massnahmen integriert werden können, da diese Integration entscheidend ist, um Verteidigungssysteme gegen ausgeklügelte Cyberbedrohungen zu verbessern. Ausserdem werden wir das aufkommende Konzept von LLMSecOps diskutieren, das sich von Security Operations (SecOps) inspirieren lässt und im Zusammenhang mit der 6G-Landschaft relevant ist. Dieses Rahmenwerk zielt darauf ab, eine einheitliche Cybersecurity-Strategie über ein breites Spektrum von Computerumgebungen hinweg zu schaffen.

#Bedrohungen und Red Teaming

In diesem Abschnitt werden wir die aktuellen Sicherheitsanfälligkeiten in LLMs untersuchen und eine detaillierte Klassifizierung verschiedener Angriffstypen entwickeln. Diese Klassifizierung wird helfen, wie LLMs effektiv innerhalb der verschiedenen Computerrahmen, die mit 6G in Verbindung stehen, eingesetzt werden können.

In letzter Zeit hat sich eine Gruppe von Sicherheitsexperten zusammengeschlossen, um die wichtigsten Sicherheitsherausforderungen zu identifizieren, die Entwickler und Sicherheitsexperten berücksichtigen müssen, wenn sie LLMs in Anwendungen integrieren. Nachfolgend finden Sie eine erste Liste wichtiger Schwachstellen, die mit KI-Anwendungen unter Verwendung von LLMs verbunden sind:

1. Prompt Injection
2. Unsichere Ausgabehandhabung
3. Bedrohungen durch vergiftete Trainingsdaten
4. Denial of Service-Angriffe auf das Modell
5. Probleme in der Lieferkette
6. Offenlegung sensibler Informationen
7. Unsichere Plugins
8. Übermässige Handlungsmacht in Modellen
9. Übermässige Abhängigkeit von KI-Modellen
10. Modelltief

Darüber hinaus haben viele Studien die Einschränkungen und Risiken von GenAI in Bezug auf Sicherheit und Datenschutz überprüft. Diese Schwachstellen können im Allgemeinen in zwei Kategorien unterteilt werden: solche, die aus der Natur der KI selbst stammen, und solche, die nicht mit KI in Verbindung stehen.

#AI-bezogene Schwachstellen

Diese Schwachstellen stammen aus dem Design, der Struktur oder dem Verhalten von LLMs. Die komplexe Natur von LLMs und die Schwierigkeiten, die beim Training und der Verwaltung in realen Umgebungen auftreten, können erhebliche Sicherheitsbedenken hervorrufen. Neueste Erkenntnisse deuten darauf hin, dass bestimmte schädliche Verhaltensweisen, wie Hintertürangriffe, in grösseren Modellen bestehen bleiben können, wodurch es schwierig wird, sie mit traditionellen Sicherheitsmethoden zu beseitigen.

• Adversarial Attacks: Diese zielen darauf ab, das Modell durch Manipulation von Eingabedaten zu täuschen, um dessen Leistung zu untergraben. Zu den gängigen Taktiken gehören Datenvergiftung und Hintertürangriffe. Bei der Datenvergiftung werden direkt schlechte Beispiele in den Trainingsdatensatz injiziert, während Hintertürangriffe versteckte Trigger einbetten, um das Verhalten des Modells zu verändern.

• Inference Attacks: Diese versuchen, sensitive Informationen über das Modell und seine Trainingsdaten durch spezifische Abfragen offenzulegen. Beispiele sind Attribut-Inferenzangriffe, die versuchen, demografische Details aus dem Modell zu extrahieren, und Mitgliedschaftsinferenzangriffe, die bestimmen wollen, ob ein bestimmter Datensatz Teil des Trainingssatzes war. Diese Art von Angriff kann zu Datenschutzverletzungen und unbefugtem Zugriff auf persönliche Informationen führen.

• Extraction Attacks: Diese zielen darauf ab, vertrauliche Daten direkt aus dem Modell zu erhalten, wie Trainingsdaten oder Modellgradienten. Beispiele sind Modelltief und Gradientenverlust.

• Bias und unfaire Ausnutzung: Diese Probleme entstehen aus voreingenommenen Trainingsdaten, die das Modell dazu bringen können, voreingenommene Ergebnisse zu generieren und Stereotypen sowie Ungleichheiten in seiner Sprachgenerierung aufrechtzuerhalten.

• Instruction Tuning Attacks: Diese Manipulationen zwingen Modelle, unerwünschte Aktionen auszuführen. Beispiele sind Denial of Service-Angriffe und Jailbreaking, um Einschränkungen zu umgehen.

• Zero-Day-Angriffe: Diese treten auf, wenn Hintertüren in ein Modell eingebettet sind und durch spezifische Phrasen ausgelöst werden, die verborgen bleiben, bis sie ausgenutzt werden.

#Nicht-AI-bezogene Schwachstellen

Im Gegensatz dazu beziehen sich diese Schwachstellen auf Risiken aus dem Gesamtsystem oder zugehörigen Plugins, die nicht mit der Kernfunktion des Modells verbunden sind.

• Remote Code Execution (RCE): Dies beinhaltet das Ausführen von schädlichem Code auf Servern durch Ausnutzen von Softwarefehlern. Angreifer können versteckte Hintertüren erstellen oder Daten mit bösartigen Befehlen stehlen.

• Side Channel Attacks: Diese sammeln Informationen, indem sie externe Merkmale wie Timing oder Stromverbrauch untersuchen, anstatt Schwachstellen direkt im LLM auszunutzen.

• Unsichere Plugins: Angreifer können Plugins, die LLMs begleiten, ins Visier nehmen und Schwächen aufgrund schlechten Designs oder fehlender Updates ausnutzen. Sie könnten auch neue Plugins entwickeln, um LLM-Verhalten zu manipulieren oder sensible Daten zu extrahieren.

#Verteidigungsstrategien und Blue Teaming

Die Nutzung von LLMs in der Cybersecurity hat in letzter Zeit an Bedeutung gewonnen. Forschungen haben ihr Potenzial in verschiedenen Cybersecurity-Aufgaben hervorgehoben, was ihre wachsende Wichtigkeit zeigt.

#Strategien für sicheres LLM-Training

Die Verbesserung der Sicherheit des LLM-Trainings beinhaltet kluge Entscheidungen beim Design des Modells, die Auswahl qualitativ hochwertiger Trainingsdaten und die Anwendung effektiver Optimierungstechniken zur Sicherung der Modelle. Schlüsselstrategien sind:

• Modell-Design: Daten sorgfältig organisieren, um die Privatsphäre der Nutzer zu schützen. Techniken wie differenzielle Privatsphäre können helfen, sicherzustellen, dass sensible Informationen vertraulich bleiben.

• Integrieren von externem Wissen: Die Nutzung von Quellen wie Wissensgraphen kann die Zuverlässigkeit des Modells verbessern und ihm helfen, komplexe Ideen besser zu verstehen.

• Reinigung von Trainingsdaten: Dieser Prozess ist entscheidend, um Vorurteile zu reduzieren und sicherzustellen, dass die Trainingsdaten von hoher Qualität sind.

• Effektive Optimierung: Modelle so trainieren, dass sie schädlichen Eingaben widerstehen, und ihre Ziele mit etablierten Sicherheitsprinzipien in Einklang bringen, kann unbeabsichtigte negative Konsequenzen mindern.

#LLM-Interaktionssicherheit

Wenn LLMs in Echtzeitanwendungen genutzt werden, muss eine umfassende Sicherheitsstrategie drei Hauptschritte abdecken: Vorbereitung der Prompts, Erkennen von Anomalien und Verfeinerung der Antworten.

• Prompt-Vorbereitung: Dies beinhaltet die Überprüfung von Benutzereingaben auf potenzielle Risiken und die Reinigung von schädlichen Elementen, die zu unerwünschten Ergebnissen führen können.

• Bösartige Erkennung: Auswerten der Ausgaben des LLMs, um Bedrohungen oder verborgene bösartige Befehle zu erkennen, die in harmlos aussehenden Eingaben eingebettet sind.

• Antwortverfeinerung: Bevor generierte Antworten an die Nutzer gesendet werden, ist es wichtig, sie auf potenzielle Schäden zu überprüfen und ihre Angemessenheit sicherzustellen.

#Taxonomie und LLMSecOps-Anwendungen

Es wurden Anstrengungen unternommen, um zu erkunden, wie LLMs in Cybersecurity-Operationen funktionieren können. Eine Taxonomie wurde entwickelt, die LLMs in vier wichtige Betriebsbereiche kategorisiert:

• Identifizieren: Verwendung von LLMs zur Erkennung und Klassifizierung von Bedrohungen basierend auf Open-Source-Bedrohungsinformationen.

• Schützen: Einsatz von LLMs für Schwachstellenschätzungen und Automatisierung von Abwehrmassnahmen zum Schutz von Netzwerken.

• Erkennen: Anwendung von LLMs zur Auffindung von Schwachstellen, Erkennung von Malware und Klassifizierung von Angriffen.

• Reagieren: Nutzung von LLMs für Incident-Response- und Wiederherstellungsaufgaben zur Unterstützung bei der Nachanalyse von Vorfällen.

Durch die Nutzung von LLMs innerhalb dieser Betriebsphasen ist das Ziel, die Cybersecurity-Massnahmen zu stärken und die Reaktionsstrategien zu verbessern.

#Innovative Tools und Frameworks

Es sind mehrere innovative Tools entstanden, die LLMs für verschiedene Cybersecurity-Anwendungen nutzen. Einige bemerkenswerte Beispiele sind:

• PentestGPT: Ein automatisiertes Werkzeug für Penetrationstests, das Testern hilft, ihren Ansatz zu optimieren, indem es Einblicke in ihren Fortschritt und Angriffsvektoren bietet. Es hat sich als effektiver in der Durchführung verschiedener Penetrationstestaufgaben erwiesen.

• PAC-GPT: Dieses Framework generiert synthetischen Netzwerkverkehr, um Cybersicherheitssysteme bei Schulung und Bewertung zu unterstützen, wobei es eine hohe Genauigkeit bei der Nachahmung realweltlicher Aktivitäten zeigt.

• TSTEM: Eine Plattform, die darauf ausgelegt ist, Bedrohungsinformationen in Echtzeit aus Online-Quellen zu sammeln und zu verarbeiten, und dabei hohe Genauigkeit bei der Identifizierung von Kompromittierungsindikatoren erreicht.

• LogBERT: Dieses Tool ist auf die Erkennung von Anomalien in Systemprotokollen zugeschnitten und übertrifft bestehende Methoden durch innovative Trainingsaufgaben.

• Cyber Sentinel: Dieses Dialogsystem nutzt LLMs, um potenzielle Cyberbedrohungen zu artikulieren und Sicherheitsmassnahmen basierend auf Benutzerbefehlen umzusetzen.

Jedes dieser Tools stellt einen zukunftsorientierten Ansatz zur Verbesserung der Cybersicherheit durch den Einsatz von LLMs dar und zeigt die vielfältigen Anwendungen dieser Technologien.

#6G-Sicherheit und zukünftige Implikationen

Die Integration von KI in Kommunikationsnetze, insbesondere mit dem 6G-Horizont, signalisiert einen bedeutenden Wandel hin zu autonomeren Systemen. Dies bringt jedoch auch neue Sicherheitsherausforderungen mit sich. Ein Schlüsselaspekt dieses Fortschritts ist sicherzustellen, dass LLMs sicher und vertrauenswürdig sind.

#Intent-Based Networking

Intent-basiertes Networking zielt darauf ab, die Netzwerkkonfiguration durch KI zu vereinfachen, sodass Netzwerkadministratoren komplexe Netzwerke basierend auf Unternehmenszielen verwalten können. Der Übergang zu 6G wird darauf angewiesen sein, dass LLMs diese Konfigurationen erleichtern, doch Sicherheitsrisiken entstehen, wenn LLMs kompromittiert werden.

#Netzwerkdatenanalyse-Funktion

Diese Funktion, die Teil der 6G-Architektur ist, zielt darauf ab, Datenanalysen effizient im gesamten Netzwerk zu fördern. Sie ist entscheidend für die Verbesserung der Sicherheit von LLM-Operationen, indem sie Daten zu Netzwerkleistung und Nutzerverhalten sammelt.

#Zero-Touch-Netzwerksicherheit

Dieser Ansatz betont die vollständig automatisierte Netzwerkverwaltung, was unerlässlich ist, da immer mehr Geräte verbunden werden. Durch die Integration von LLMs können Netzwerke autonom auf Bedrohungen reagieren und die Sicherheit ohne manuelle Eingriffe aufrechterhalten.

#Autonome LLM-Agentenschwärme

Blickt man in die Zukunft, bietet das Konzept autonomer LLM-Agentenschwärme eine aufregende Perspektive für die Cybersicherheit. Indem Aufgaben auf mehrere LLMs verteilt werden, können wir Systeme schaffen, die robuster und anpassungsfähiger sind.

#Sicherheit und Vertrauen in verteilte LLMs

Ein sicheres Umfeld für verteilte LLMs zu schaffen, ist entscheidend für deren Effektivität. Die Blockchain-Technologie kann helfen, Vertrauen zwischen diesen Agenten herzustellen und sichere Kommunikation sowie die Integrität der geteilten Daten zu gewährleisten.

#Forschungsfragen für zukünftige Erkundungen

Einige entscheidende Forschungsfragen können die weitere Erkundung von LLMs in der Sicherheit leiten:

1. Was sind effektive Strategien zur Verbesserung der Sicherheit von LLM-Training und -Bereitstellung?
2. Wie können LLMs optimal in Cybersecurity-Operationen eingesetzt werden?
3. Welche Strategien stellen sichere Verbindungen zwischen LLMs sicher?
4. Kann Blockchain-Technologie die Sicherheit von LLM-Schwärmen verbessern?
5. Wie können vertrauenswürdige Ausführungsumgebungen die Sicherheit von LLMs verbessern?
6. Wie sieht das beste Design für ein autonomes Verteidigungsframework aus, das LLMs nutzt?

Durch die Beantwortung dieser Fragen können wir den Weg für eine Zukunft ebnen, in der LLMs erheblich zur Verbesserung der Cybersecurity-Massnahmen beitragen, insbesondere im Kontext einer zunehmend vernetzten Welt, die von 6G und darüber hinaus angetrieben wird.