Sicherheit in LLM-Anwendungen gewährleisten

Grosse Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT haben verändert, wie wir mit Technologie interagieren. Sie können menschliche Sprache verstehen und darauf reagieren, was sie für verschiedene Aufgaben nützlich macht. Neue Systeme, die LLMs nutzen, haben angefangen, Drittanbieter-Apps zu unterstützen, was den Nutzern mehr Werkzeuge und Optionen bietet. Allerdings entstehen dadurch auch potenzielle Sicherheits- und Datenschutzprobleme für die Nutzer. In diesem Artikel wird erörtert, wie man die Nutzer sicher hält, während sie die Vorteile dieser fortschrittlichen Systeme geniessen.

#Die wachsende Rolle der LLMs

LLMs sind in der Lage, viele Aufgaben zu erledigen, wie Fragen zu beantworten, Texte zu generieren und sogar Entscheidungen zu treffen. Sie werden zunehmend in Apps integriert, die sich mit Online-Diensten verbinden oder Nutzerdaten verwalten können. Je raffinierter sie werden, desto mehr werden LLMs in Betracht gezogen, um sie ähnlich wie traditionelle Betriebssysteme zu nutzen.

#LLM-Apps und ihre Risiken

Wenn Apps, die von LLMs betrieben werden, miteinander und mit dem System, in dem sie arbeiten, interagieren, können sie komplexe Ökosysteme schaffen. Die Art und Weise, wie diese Apps kommunizieren, basiert jedoch auf natürlicher Sprache, die oft weniger präzise ist als traditionelle Programmiersprachen. Diese Ungenauigkeit kann zu Missverständnissen führen und die Nutzer Risiken aussetzen, wie z.B. unbefugten Zugriff auf sensible Informationen.

Ein erhebliches Risiko ist, dass Drittanbieter-Apps, die möglicherweise nicht vertrauenswürdig sind, auf Nutzerdaten zugreifen können. Wenn eine App einen Fehler macht oder böswillig ist, könnte sie Nutzerinformationen missbrauchen. Zum Beispiel könnte eine unzuverlässige Flugbuchungs-App persönliche Daten abrufen und teure Tickets ohne Erlaubnis buchen.

#Vorschlag für eine neue Architektur

Um diese Probleme anzugehen, schlagen wir eine Architektur für LLM-basierte Systeme vor, die den Fokus auf Sicherheit legt. Diese Architektur isoliert die Ausführung von Apps und kontrolliert sorgfältig, wie sie mit dem System und untereinander interagieren. Dieser Ansatz zielt darauf ab, Sicherheits- und Datenschutzrisiken zu verringern, indem er einschränkt, was Apps tun können, und sicherstellt, dass die Nutzer die Erlaubnis für Aktionen, die ihre Daten betreffen, erteilen.

#Wichtige Komponenten der Architektur

• Isolation: Apps laufen in separaten Umgebungen, sodass sie sich nicht direkt gegenseitig beeinflussen können. Dies reduziert Risiken, die mit dem Zugriff auf oder der Veränderung von Daten anderer Apps verbunden sind.

• Definierte Interaktionen: Die Interaktion zwischen Apps und dem System wird über eine zentrale Schnittstelle vermittelt. Diese Schnittstelle stellt sicher, dass Anfragen zwischen Apps gut definiert und überwacht sind.

• Benutzerberechtigungen: Die Nutzer sind in den Prozess der Anfragen einbezogen, sodass sie Massnahmen, die Apps ergreifen, genehmigen oder ablehnen können, besonders wenn es um ihre persönlichen Daten geht.

#Sicherheitsherausforderungen angehen

Die Architektur geht mehrere Herausforderungen in LLM-basierten Systemen an:

#1. Nutzer-App-Interaktion

Um den Nutzern eine sichere Interaktion mit Apps zu ermöglichen, haben wir ein Hub geschaffen, das diese Interaktionen verwaltet. Das Hub kann bestimmen, welche App basierend auf den Nutzeranfragen verwendet werden soll und leitet die Anfragen entsprechend weiter.

#2. Abfrageauflösung

Bei der Beantwortung von Nutzeranfragen hat jede App dedizierte LLMs, die bei der Verarbeitung von Informationen helfen. Das stellt sicher, dass Apps auf den relevanten Kontext zugreifen können, ohne die Sicherheit zu gefährden.

#3. Sichere Zusammenarbeit

Apps können sicher zusammenarbeiten über ein Kommunikationsprotokoll, das es ihnen erlaubt, Anfragen nur über das Hub aneinander zu senden. Das verhindert direkte Kommunikation zwischen potenziell unzuverlässigen Apps.

#Testen der Architektur

Um zu bewerten, ob die vorgeschlagene Architektur die Sicherheitsherausforderungen effektiv angeht, haben wir mehrere Tests gegen ein Basis-System ohne Isolation durchgeführt. Unsere Tests zielten darauf ab, herauszufinden, wie gut das System vor bekannten Angriffen schützt und gleichzeitig die Funktionalität beibehält.

#Bewertungskriterien

• Sicherheit: Hat das System verhindert, dass Apps sich gegenseitig gefährden?
• Funktionalität: Hat das System die Fähigkeit beibehalten, Aufgaben genauso effektiv auszuführen wie ein nicht isoliertes System?
• Leistung: Welchen Einfluss hatten die zusätzlichen Sicherheitsmassnahmen auf Geschwindigkeit und Effizienz?

#Ergebnisse

Unsere Tests haben gezeigt, dass die neue Architektur Apps effektiv isoliert hat, sodass unbefugter Zugriff und Manipulation verhindert wurden. Nutzer mussten ausdrückliche Berechtigungen erteilen, bevor irgendwelche Daten geteilt wurden.

Was die Funktionalität betrifft, lieferte das isolierte System eine Leistung, die mit nicht isolierten Systemen vergleichbar war und die Bedürfnisse der Nutzer erfüllte, während es zusätzliche Sicherheitsmassnahmen bot. Die meisten Anfragen hatten nur geringe Leistungseinbussen, was bedeutete, dass die Nutzererfahrung nicht wesentlich beeinträchtigt wurde.

#Benutzerberechtigungen und Kontrolle

Das Berechtigungsmanagement ist in der vorgeschlagenen Architektur entscheidend. Wir haben sie so gestaltet, dass sie die Ermüdung der Nutzer minimiert und gleichzeitig Sicherheit gewährleistet. Nutzer können verschiedene Zustimmungsebenen wählen:

• Dauerhafte Berechtigung: Nutzer können Apps fortlaufenden Zugriff gewähren, was die wiederholten Zustimmungsanforderungen verringert, aber auch potenzielle Risiken erhöht.

• Sitzungsberechtigung: Diese Option erlaubt Berechtigungen für die Dauer einer Sitzung, die anschliessend zurückgesetzt werden kann.

• Einmalige Berechtigung: Nutzer können Aktionen einzeln genehmigen, was eine bessere Kontrolle über Fälle gewährleistet, in denen Aktionen sensible Daten betreffen.

Indem wir diese Optionen bereitstellen, behalten die Nutzer die Kontrolle darüber, wie ihre Daten verwendet werden, und können ihre Präferenzen leicht anpassen.

#Abschliessende Bemerkungen

Die Integration von LLMs in Anwendungen bietet spannende Möglichkeiten für Automatisierung und Effizienz. Doch während die Technologie sich weiterentwickelt, tun es auch die Herausforderungen in Bezug auf Sicherheit und Datenschutz. Die vorgeschlagene Architektur zielt darauf ab, eine sicherere Umgebung für Nutzer zu schaffen, die mit LLMs und Drittanbieter-Apps interagieren.

Durch Isolation, kontrollierte Interaktionen und Benutzerberechtigungen können wir die Stärken von LLMs nutzen und gleichzeitig potenzielle Risiken minimieren. Dieser ausgewogene Ansatz ebnet den Weg für eine sicherere Zukunft für LLM-basierte Anwendungen und stellt sicher, dass die Nutzer die Vorteile geniessen können, ohne ihre Privatsphäre und Sicherheit zu gefährden.