Sicherheitsrisiken in grossen Sprachmodellen angehen

Grosse Sprachmodelle (LLMs) sind wichtige Werkzeuge, um menschlich klingenden Text zu verstehen und zu generieren. Sie haben viele Anwendungen, von Kundenservice bis kreatives Schreiben. Doch mit ihrer zunehmenden Nutzung wachsen auch die Bedenken bezüglich ihrer Sicherheit und Verletzlichkeiten. In diesem Artikel schauen wir uns die verschiedenen Arten von Angriffen auf LLMs, deren Auswirkungen und Möglichkeiten zu deren Abwehr an.

#Arten von Angriffen auf grosse Sprachmodelle

Angriffe auf LLMs lassen sich grob in drei Hauptkategorien einteilen: Jailbreaks, Prompt-Injektion und Datenvergiftung.

#Jailbreak-Angriffe

Jailbreak-Angriffe sind, wenn jemand versucht, ein LLM so zu manipulieren, dass es Dinge tut, die es nicht tun sollte. Diese Angriffe können die Art und Weise ausnutzen, wie Modelle Antworten verstehen und generieren.

#Verfeinerte Abfragebasierte Jailbreaking

Ein Ansatz, um ein LLM zu jailbreaken, besteht darin, eine kleine Anzahl von sorgfältig abgestimmten Abfragen zu verwenden. Angreifer verfeinern ihre Fragen, um die Schwächen des Modells auszunutzen. Eine bestimmte Strategie, die als Prompt Automatic Iterative Refinement (PAIR) bekannt ist, automatisiert diesen Prozess und zeigt, wie anpassungsfähig LLMs sein können.

#Raffinierte Prompt-Engineering-Techniken

Einige Angreifer nutzen subtile Änderungen in Prompts, um die eingebauten Regeln des Modells zu umgehen. Indem sie bestimmte Phrasen einbetten, können sie das Modell dazu bringen, unerwünschte Ausgaben zu produzieren. Das zeigt, dass die aktuellen Sicherheitsmassnahmen diese heimlichen Tricks möglicherweise nicht erkennen.

#Cross-Modale und linguistische Angriffe

LLMs können auch durch verschiedene Arten von Inhalten getäuscht werden, wie zum Beispiel durch die Kombination von Text und Bildern oder die Verwendung seltener Sprachen. Diese Methoden nutzen aus, dass Modelle manchmal Schwierigkeiten mit Eingaben haben, für die sie nicht hauptsächlich entwickelt wurden.

#Universelle und automatisierte Angriffsstrategien

Neue Techniken ermöglichen es Angreifern, einen einzigen Prompt zu erstellen, der auf verschiedenen Modellen ohne grosse Änderungen funktioniert. Das bedeutet, dass sie schädliche Ausgaben leichter erzeugen können, was eine kritische Schwäche in den Abwehrmechanismen von LLMs zeigt.

#Prompt-Injektion-Angriffe

Prompt-Injektion-Angriffe beinhalten das Erstellen von Prompts, die das Modell dazu lenken, schädliche Inhalte zu generieren.

#Zielmanipulation

Diese Art von Angriff erlaubt es einer Person, die Kontrolle darüber zu übernehmen, was das Modell generiert, indem sie dessen Ziele übernimmt. Zum Beispiel haben Modelle wie Bing Chat und GitHub Copilot Anfälligkeiten für diese Angriffe gezeigt.

#Prompt-Leaking

Einige Angreifer gestalten Prompts, die LLMs dazu bringen, sensible Informationen preiszugeben. Eine Methode namens HOUYI zielt darauf ab, adaptiv mit verschiedenen Modellen zu interagieren, um diese Verwundbarkeiten zu finden und auszunutzen.

#Schadhafte Inhaltsgenerierung

Angreifer können Prompts erstellen, die LLMs dazu führen, schädliche Inhalte anstelle der beabsichtigten sicheren Antworten zu produzieren. Das geschieht, während sichergestellt wird, dass der Prompt trotzdem sinnvoll klingt.

#Datenvergiftung

Datenvergiftung umfasst die Manipulation der Trainingsdaten, aus denen das Modell lernt, was zu erheblichen Sicherheitsproblemen führen kann.

#PII-Extraktion

Forscher haben herausgefunden, dass das Feintuning von Modellen auf kleinen Datensätzen mit persönlichen Informationen das Modell dazu bringen kann, während Anfragen noch sensiblere Informationen preiszugeben.

#Umgehung von Sicherheitsmassnahmen

Selbst wenn LLMs Sicherheitstrainings erhalten haben, können Angreifer manchmal Wege finden, diese Schutzmassnahmen zu umgehen, insbesondere wenn sie harmlose Daten verwenden, die das Modell nicht als Bedrohung erkennen kann.

#Menschliche Gestaltung von Angriffen

Während automatisierte Methoden gängig sind, spielt menschliche Kreativität eine Rolle bei der Gestaltung von Angriffen.

#Menschliches Red Teaming

Dabei nutzen Menschen ihre Fähigkeiten, um spezifische Prompts zu erstellen, die Schwächen des Modells ausnutzen. Durch das Testen verschiedener Prompts können sie effektive Möglichkeiten finden, das Modell hereinzulegen.

#Automatisierte adversarielle Angriffe

Algorithmen können verwendet werden, um Angriffe automatisch zu generieren, sodass Angreifer ihre Bemühungen skalieren können, ohne tiefgehende Kenntnisse des angegriffenen Systems zu benötigen.

#Abwehrstrategien

Da sich die Angriffslandschaft weiterentwickelt, wird es wichtig, effektive Strategien zu entwickeln, um LLMs zu schützen.

#Externe Verteidigungsmassnahmen

Externe Massnahmen beinhalten die Nutzung zusätzlicher Systeme, um schädliche Eingaben oder Ausgaben zu erkennen und zu blockieren.

#Eingabe-/Ausgabefilterung

Externe Systeme können schädliche Eingaben herausfiltern, bevor sie das Modell erreichen, oder die Ausgaben bewerten, um unerwünschte Informationen zu erkennen. Tools wie OpenChatKit und NeMo-Guardrails wurden zu diesem Zweck entwickelt.

#Schutztechniken

Diese Strategien konzentrieren sich darauf, verschiedene Arten von Angriffen zu identifizieren und zu mindern, wie manuelle Jailbreaks oder solche, die auf Gradienten basieren. Sie können verschiedene Techniken anwenden, um schädliche Prompts von sicheren zu unterscheiden.

#Interne Verteidigungsmassnahmen

Interne Strategien beinhalten ein besseres Training und Feintuning von Modellen, um sie widerstandsfähiger zu machen.

#Überwachtes Sicherheits-Feintuning

Dabei werden schädliche Prompts gesammelt und das Modell trainiert, um diese spezifischen Angriffe zu vermeiden. Obwohl dies laufende Anstrengungen zur Datensammlung erfordert, kann es die Sicherheit erheblich verbessern.

#Sicherheitskontext-Destillation

Indem Modelle während des Trainings mit sicheren Kontexten vorbereitet werden, können sie weniger anfällig für Manipulationen gemacht werden. Das beinhaltet, dass sichere Anweisungen an Prompts während des Trainings angehängt und später entfernt werden.

#Herausforderungen und zukünftige Richtungen

Trotz der Fortschritte bei der Untersuchung und Abwehr von LLM-Angriffen bleiben mehrere Herausforderungen bestehen.

#Echtzeit-Überwachungssysteme

Um die Sicherheit zu gewährleisten, müssen Echtzeit-Überwachungssysteme entwickelt werden, die Anomalien während der Interaktionen mit dem Modell erkennen. Während LLMs in verschiedene Anwendungen integriert werden, müssen diese Systeme schädliche Ausgaben schnell identifizieren.

#Multimodale Ansätze

Während LLMs verschiedene Arten von Daten integrieren, wird es entscheidend sein, Techniken zu entwickeln, um mit diesen Komplexitäten umzugehen. Die Sicherheit über verschiedene Eingabetypen hinweg zu gewährleisten, wird bedeuten, die Verarbeitung vielfältiger Inhalte und die Anpassung der Abwehrmassnahmen zu verbessern.

#Erklärbare LLMs

Die Entwicklung erklärbarer LLMs wird nicht nur das Vertrauen verbessern, sondern auch Schwächen in ihrem Design identifizieren. Die Forschung sollte sich auf Methoden konzentrieren, die klar zeigen, wie LLMs zu ihren Ausgaben gelangen, um es einfacher zu machen, Schwachstellen und Verbesserungsbereiche zu erkennen.

#Fazit

Der Aufstieg von LLMs hat viele Vorteile für Probleme in der Sprachverarbeitung gebracht. Gleichzeitig machen ihre Verwundbarkeiten die Bedeutung der Behebung von Sicherheitsfragen deutlich. Indem wir die Arten von Angriffen, denen sie ausgesetzt sind, kategorisieren und verstehen, können Forscher und Entwickler an besseren Abwehrmassnahmen arbeiten.

Laufende Forschung, Verbesserungen in den Erkennungsmethoden und ein verbessertes Modelltraining werden helfen, sicherzustellen, dass LLM-Technologie voll genutzt werden kann, während Risiken minimiert werden. Die Zukunft der LLMs liegt in unserer Fähigkeit, ihr Potenzial mit starken Sicherheitsmassnahmen zu kombinieren.