Rafforzare la Sicurezza nei Sistemi di AI Generativa
Affrontare i rischi di sicurezza nell'AI generativa attraverso il red e blue teaming.
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Indice
- L'Importanza del Red e Blue Teaming
- Contributi Chiave alla Sicurezza dell'AI
- Comprendere gli Attacchi Adversariali
- Sfide per i Praticanti
- Valutazione del Successo degli Attacchi
- La Necessità di Guardrail
- Il Ruolo dell'Automazione
- L'Economia della Sicurezza dell'AI
- Valutazione dei Guardrail
- Introduzione all'Attack Atlas
- Categorie Chiave di Attacchi
- Conclusione e Raccomandazioni
- Fonte originale
- Link di riferimento
L'AI generativa è diventata parte di tante applicazioni, soprattutto quelle che usano modelli di linguaggio ampi (LLM). Con la crescita di questi sistemi, però stanno emergendo nuovi rischi per la sicurezza. Questi rischi provengono da persone che cercano di abusare dell'AI in vari modi. Un processo chiamato red teaming viene utilizzato per trovare le debolezze in questi sistemi prima che qualcuno possa approfittarne. Nel frattempo, i blue team lavorano per proteggere questi sistemi da attacchi. Attualmente c'è una mancanza di consigli chiari per chi lavora nel mondo reale su come gestire efficacemente queste nuove minacce.
L'Importanza del Red e Blue Teaming
I red team cercano attivamente difetti nei sistemi AI, mentre i blue team si occupano delle strategie difensive. Con lo sviluppo dell'AI generativa, il panorama della sicurezza sta cambiando. L'attenzione si è spostata da preoccupazioni tradizionali nel machine learning, come attacchi a immagini e audio, a rischi specifici per applicazioni linguistiche e multi-modali. Usare un LLM può essere facile come digitare qualche parola, quindi anche chi ha solo competenze informatiche di base può lanciare un attacco. Questo rende fondamentale per i team comprendere i nuovi metodi di attacco e le risposte necessarie.
Contributi Chiave alla Sicurezza dell'AI
Strategie di Red e Blue Teaming: Discutiamo metodi pratici per trovare e risolvere vulnerabilità nei sistemi di AI generativa, coprendo cosa funziona e cosa no.
Sfide nello Sviluppo della Difesa: Identifichiamo problemi e domande da affrontare quando si creano difese efficaci contro gli attacchi sui sistemi AI.
Atlas degli Attacchi: Un nuovo framework progettato per aiutare le persone ad analizzare attacchi a input a turno singolo contro gli LLM. Fornisce un modo più chiaro di pensare alle minacce potenziali.
Comprendere gli Attacchi Adversariali
Gli attacchi adversariali si riferiscono ai tentativi di ingannare i sistemi AI per produrre output dannosi o errati. Negli AI generativi, gli attacchi comuni includono:
Attacchi Jailbreak: Tentativi di aggirare le misure di sicurezza dell’LLM per produrre output non sicuri.
Attacchi di Diretta Iniezione: Prompt che dicono direttamente all’LLM di ignorare le sue istruzioni di sicurezza.
Attacchi di Iniezione Indiretta: Provengono da fonti esterne come siti web o documenti che influenzano le risposte dell’LLM.
Persone che usano prompt semplici possono creare alcuni di questi attacchi, quindi è essenziale che i team di sicurezza siano a conoscenza delle varie strategie di attacco.
Sfide per i Praticanti
Valutazione del Rischio: Attualmente non esiste un modo standardizzato per valutare i rischi associati all’AI generativa. I praticanti hanno bisogno di indicazioni chiare su come affrontare le minacce e difendersi.
Problemi Contestuali: L’efficacia degli sforzi di red-teaming dipende dall’applicazione specifica dell’AI. Ad esempio, ciò che è considerato dannoso in un contesto potrebbe non esserlo in un altro.
Vincoli di Risorse: Non tutti i team hanno le stesse risorse. Alcuni possono fare affidamento su API con capacità limitate, il che richiede loro di implementare meccanismi di difesa pratici ed efficienti.
Valutazione del Successo degli Attacchi
Il successo in un attacco a un AI spesso varia a seconda di come lo si definisce. Nel mondo accademico, il successo potrebbe essere misurato da quante volte un attacco funziona, mentre nella pratica è cruciale considerare se l’attacco rappresenta un reale pericolo. I metodi esistenti per rilevare attacchi spesso portano a risultati falsi, segnalando un attacco quando non ce n’è uno o mancando minacce reali.
La Necessità di Guardrail
I guardrail sono misure protettive che aiutano a bloccare input dannosi per gli LLM. Sebbene siano utili, spesso richiedono un design attento per assicurarsi che non blocchino erroneamente richieste legittime.
Guardrail di Input: Usati per filtrare gli input prima che raggiungano il modello AI, assicurando che vengano elaborati solo prompt appropriati.
Requisiti Funzionali: I guardrail devono gestire efficacemente vari tipi di input, inclusi quelli con strutture lunghe o complesse.
Requisiti Non Funzionali: Considerazioni pratiche come la velocità e l’uso delle risorse devono essere tenute in considerazione.
Automazione
Il Ruolo dell'Automatizzare il processo di red-teaming può aiutare i team a identificare rapidamente le vulnerabilità. Tuttavia, gli strumenti attuali hanno limitazioni che ne limitano l'efficacia. Molti sistemi automatizzati faticano ad adattare i loro metodi ai diversi tipi di attacco, portando a lacune nella copertura. Un’automazione efficace non dovrebbe solo usare set di dati esistenti per gli attacchi, ma anche adattarsi al contesto specifico dell’AI.
L'Economia della Sicurezza dell'AI
Mantenere la sicurezza è costoso e richiede impegno continuo. I team devono fare scelte tra quanto coverage vogliono e quanto possono permettersi di spendere per le misure di sicurezza. Man mano che gli attacchi evolvono e diventano più sofisticati, i difensori devono dare priorità ad affrontare le minacce più probabili e gravi.
Valutazione dei Guardrail
Testare i guardrail è necessario per assicurarsi che filtrino effettivamente gli input dannosi mentre permettono quelli accettabili. Anche se molti modelli vengono valutati su set di dati specifici, questi spesso non coprono l’intera gamma di attacchi potenziali.
Compromessi: Spesso c’è un equilibrio tra l’utilità di un modello e il livello di protezione fornito dai guardrail.
Benchmarking: Sono necessari benchmark più completi per valutare efficacemente le prestazioni dei guardrail.
Introduzione all'Attack Atlas
L'Attack Atlas funge da guida che categoriza vari tipi di attacchi sugli LLM. Può aiutare i team a comprendere meglio i diversi metodi che gli attaccanti usano per sfruttare le vulnerabilità. Questo può portare a strategie migliorate sia per i red che per i blue team.
Categorie Chiave di Attacchi
Istruzioni Dirette: Sono semplici prompt che cercano di ottenere risposte indesiderate dall’AI.
Interazioni Codificate: Usano formati specifici, come errori di battitura o spaziatura particolare, per suscitare risposte dannose.
Social Hacking: Implica manipolare l’AI con offerte o scenari per produrre contenuti problematici.
Conclusione e Raccomandazioni
Gli sforzi di red e blue teaming per l’AI generativa devono evolversi per affrontare efficacemente le minacce del mondo reale. Concentrandosi sui tipi di attacchi che stanno realmente accadendo, i team di sicurezza possono difendersi meglio dall'abuso. L'Attack Atlas è un passo verso la fornitura di indicazioni più chiare sui tipi di attacchi esistenti e su come difendersi.
Titolo: Attack Atlas: A Practitioner's Perspective on Challenges and Pitfalls in Red Teaming GenAI
Estratto: As generative AI, particularly large language models (LLMs), become increasingly integrated into production applications, new attack surfaces and vulnerabilities emerge and put a focus on adversarial threats in natural language and multi-modal systems. Red-teaming has gained importance in proactively identifying weaknesses in these systems, while blue-teaming works to protect against such adversarial attacks. Despite growing academic interest in adversarial risks for generative AI, there is limited guidance tailored for practitioners to assess and mitigate these challenges in real-world environments. To address this, our contributions include: (1) a practical examination of red- and blue-teaming strategies for securing generative AI, (2) identification of key challenges and open questions in defense development and evaluation, and (3) the Attack Atlas, an intuitive framework that brings a practical approach to analyzing single-turn input attacks, placing it at the forefront for practitioners. This work aims to bridge the gap between academic insights and practical security measures for the protection of generative AI systems.
Autori: Ambrish Rawat, Stefan Schoepf, Giulio Zizzo, Giandomenico Cornacchia, Muhammad Zaid Hameed, Kieran Fraser, Erik Miehling, Beat Buesser, Elizabeth M. Daly, Mark Purcell, Prasanna Sattigeri, Pin-Yu Chen, Kush R. Varshney
Ultimo aggiornamento: Sep 23, 2024
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2409.15398
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.15398
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://www.neurips.cc/
- https://mirrors.ctan.org/macros/latex/contrib/natbib/natnotes.pdf
- https://www.ctan.org/pkg/booktabs
- https://tex.stackexchange.com/questions/503/why-is-preferable-to
- https://tex.stackexchange.com/questions/40492/what-are-the-differences-between-align-equation-and-displaymath
- https://mirrors.ctan.org/macros/latex/required/graphics/grfguide.pdf
- https://neurips.cc/Conferences/2024/PaperInformation/FundingDisclosure
- https://nips.cc/public/guides/CodeSubmissionPolicy
- https://neurips.cc/public/EthicsGuidelines