Implementando Segurança Baseada em Funções em Modelos de Linguagem

Este artigo fala sobre um design simples pra usar Modelos de Linguagem Grande (LLMs) em ambientes de negócios, focando em manter os dados seguros com base nos papéis dos usuários e níveis de segurança. O objetivo é melhorar como os LLMs atuais gerenciam segurança e acesso à informação.

#A Ascensão dos Modelos de Linguagem Grande

Nos últimos anos, o interesse por LLMs cresceu bastante, especialmente com o lançamento de aplicativos como o ChatGPT. Enquanto as empresas oferecem APIs pros desenvolvedores usarem esses modelos, muitos são sistemas fechados, limitando a flexibilidade. Opções de código aberto, como o LLaMA da Meta, surgiram como uma alternativa, permitindo que desenvolvedores criem modelos personalizados pra várias áreas.

Muitas organizações estão investindo pesado em inteligência artificial, com bilhões direcionados a projetos relacionados. No entanto, conforme as empresas adotam essas ferramentas, garantir a segurança se torna uma preocupação principal. Apesar de vários estudos sobre a segurança dos LLMs, muito poucos focam em como gerenciar o acesso com base nos papéis dos usuários e nas autorizações de segurança, que é essencial pra empresas.

#A Necessidade de Segurança em Aplicações de LLM

Incidentes recentes, como processos judiciais por questões de direitos autorais, destacam um problema sério: usuários com autorização de segurança baixa podem acidentalmente acessar ou reproduzir documentos sensíveis se não forem devidamente restritos. Por exemplo, se alguém com uma autorização básica pode recuperar documentos militares sensíveis, isso pode levar a consequências desastrosas.

Pra resolver essa questão, uma arquitetura de segurança foi proposta. Esse sistema se baseia em acesso por papéis e níveis de autorização de segurança, garantindo que os usuários só possam acessar informações adequadas aos seus papéis.

#Contexto sobre Níveis de Autorização de Segurança

Os níveis de autorização de segurança são classificações usadas por organizações, especialmente militares como a OTAN. Esses níveis categorizam informações com base na sensibilidade. Geralmente, existem quatro classificações usadas pela OTAN:

1. Cosmic Top Secret
2. Secret
3. Confidential
4. Restricted

Cada nível indica o quão sensível a informação é e orienta como ela deve ser tratada.

#Controle de Acesso Baseado em Papéis (RBAC)

O Controle de Acesso Baseado em Papéis (RBAC) é um método pra gerenciar quem pode acessar certos recursos dentro de um sistema. Os usuários são atribuídos a papéis que vêm com permissões específicas. Por exemplo, um papel de Recursos Humanos pode incluir permissões relacionadas a tarefas de gestão de funcionários.

No contexto de aplicações de LLM, os papéis podem ser combinados com níveis de autorização de segurança. Isso significa que um usuário pode ter o papel de Operador, mas com níveis de autorização variados, como Operador Confidencial ou Operador Restrito.

#Como os Modelos de Linguagem Grande Funcionam

Os Modelos de Linguagem Grande são treinados pra entender e gerar texto parecido com o humano, analisando grandes quantidades de dados. Eles aprendem a prever a próxima palavra em uma frase olhando pras palavras que vêm antes. O processo de treinamento envolve usar grandes conjuntos de dados e vários recursos computacionais.

Quando os LLMs são treinados, eles dependem dos dados que já viram. O ajuste fino pode melhorar seu desempenho em áreas ou tarefas específicas, expondo-os a dados de qualidade adaptados às suas necessidades.

#Introdução à Geração Aumentada por Recuperação (RAG)

RAG é um método pra melhorar as respostas dos LLMs ligando-as a fontes de dados atualizadas. Em vez de depender apenas dos dados de treinamento, os LLMs podem puxar informações de bancos de dados, artigos de notícias ou dados internos da empresa ao gerar respostas. Quando uma pergunta é feita, o sistema RAG recupera documentos relevantes e usa essas informações pra elaborar uma resposta mais informada.

Na arquitetura proposta, os documentos acessados através do RAG serão filtrados com base nos papéis dos usuários, garantindo que apenas informações autorizadas sejam recuperadas.

#Mistura de Especialistas (MoE)

A abordagem de Mistura de Especialistas (MoE) envolve usar várias redes especializadas (especialistas) em vez de um único modelo. Quando um pedido é recebido, uma rede coordenadora decide quais especialistas consultar com base na entrada. Assim, apenas os modelos mais relevantes são ativados, otimizando o desempenho e os tempos de resposta.

Em um sistema LLM baseado em papéis, alguns especialistas podem não estar ativos com base na autorização de segurança do usuário, garantindo que informações sensíveis permaneçam protegidas.

#Arquitetura Proposta para Aplicações LLM Seguras

A arquitetura proposta combina segurança baseada em papéis com Mistura de Especialistas e Geração Aumentada por Recuperação. Veja como funciona:

#Mapeamento de Usuários e Papéis

Cada usuário no sistema está associado a um ou mais papéis e uma autorização de segurança específica. Essa associação é armazenada em um serviço de diretório ou banco de dados dedicado. Quando um usuário interage com a aplicação LLM, o sistema verifica seus papéis e autorizações antes de liberar o acesso à informação.

#Treinamento do LLM

Em um ambiente seguro, recomenda-se usar LLMs locais de código aberto. Se medidas de segurança local estritas não forem necessárias, outras opções comerciais, juntamente com RAG, podem ser consideradas.

Para modelos locais, vários especialistas devem ser treinados para cada papel e nível de autorização. Por exemplo, se houver quatro papéis distintos dentro de uma organização, especialistas devem ser criados para todos os níveis de autorização associados a cada papel, garantindo que o sistema esteja ajustado às necessidades específicas de cada papel.

#Inferência Usando RAG

Quando um usuário faz um pedido, o sistema usa seu papel e nível de autorização pra filtrar documentos acessíveis a ele. O processo RAG garante que apenas informações apropriadas sejam retornadas.

#Inferência Usando MoE

Pra essa abordagem, os modelos locais entram em cena. Os especialistas treinados dentro da estrutura MoE utilizam apenas documentos relevantes ao papel e autorização do usuário que está fazendo o pedido. A arquitetura do sistema é projetada pra filtrar pedidos a especialistas que o usuário não tem acesso, melhorando o desempenho.

#Inferência Usando RAG e MoE

Integrando RAG e MoE, o sistema pode maximizar os benefícios de cada um. Essa abordagem combinada não só melhora a segurança como também aprimora a qualidade e relevância das respostas, tornando-a aplicável a vários cenários empresariais.

#Conclusão

Esse artigo apresenta uma arquitetura simples, mas eficaz, pra usar Modelos de Linguagem Grande em ambientes de negócios, especialmente em aplicações onde a segurança é uma preocupação. Ao focar no controle de acesso baseado em papéis e integrar métodos como Geração Aumentada por Recuperação e Mistura de Especialistas, as organizações podem proteger informações sensíveis enquanto ainda se beneficiam das tecnologias avançadas de IA. Essa estrutura estabelece as bases para um desenvolvimento seguro e eficiente de aplicações LLM que se alinham às necessidades organizacionais e padrões de segurança.