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企業(yè)在倉促部署大型語言模型時面臨著重大風(fēng)險

人工智能 應(yīng)用安全
Elastic企業(yè)的威脅與安全情報主管Jake King解釋了LLM如何對數(shù)據(jù)隱私構(gòu)成重大風(fēng)險,并概述了緩解這些安全風(fēng)險的策略。

Elastic企業(yè)的威脅與安全情報主管Jake King解釋了LLM如何對數(shù)據(jù)隱私構(gòu)成重大風(fēng)險,并概述了緩解這些安全風(fēng)險的策略。

問:在你的研究中,你遇到的一些與LLM相關(guān)的主要漏洞是什么?

答:雖然許多企業(yè)正匆忙跟上GenAI的潮流,盡快部署LLM,但這增加了他們暴露于新風(fēng)險和漏洞的可能性。

OWASP 的 LLM 安全和安全性十大排行榜強調(diào)了 Elastic 在直接觀察和安全測試中發(fā)現(xiàn)的許多問題領(lǐng)域,這些包括如提示注入等能力,威脅行為者操縱 LLM 輸入以控制生成的輸出,以及敏感數(shù)據(jù)暴露。重要的是要注意,許多漏洞與當(dāng)前階段 LLM 的使用相關(guān),較少與框架和工具鏈相關(guān)——盡管這對于威脅研究人員來說是一個新興的關(guān)注領(lǐng)域。

問:LLM 如何對數(shù)據(jù)隱私構(gòu)成風(fēng)險,企業(yè)應(yīng)注意哪些具體威脅?

答:鑒于其廣泛的使用案例,從內(nèi)容創(chuàng)建到翻譯再到聊天機器人,LLM 收集了大量的個人和企業(yè)信息。如果這些數(shù)據(jù)泄露,可能會導(dǎo)致重大隱私和安全漏洞。關(guān)鍵在于理解,敏感數(shù)據(jù)暴露可以從憑證暴露、文檔和戰(zhàn)略共享,一直到源代碼暴露等范圍。企業(yè)必須批準(zhǔn)和監(jiān)控員工使用 LLM 技術(shù),并監(jiān)督客戶使用企業(yè)發(fā)布的任何 LLM 解決方案。

問:在 LLM 部署中緩解安全風(fēng)險的最有效策略是什么?

答:對開發(fā)和生產(chǎn)環(huán)境中部署的系統(tǒng)進行持續(xù)和頻繁的監(jiān)控,對于確保安全操作至關(guān)重要。與許多新興技術(shù)類似,LLM 的日志記錄和監(jiān)控的全面性有限。因此,每個解決方案都應(yīng)考慮其風(fēng)險、優(yōu)點和缺點。

這應(yīng)與有效的 LLM 供應(yīng)鏈管理相結(jié)合,供應(yīng)商應(yīng)經(jīng)過適當(dāng)審查,并展示出強大的安全衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)。通過標(biāo)準(zhǔn)化的系統(tǒng)加固以減少組織的攻擊面,結(jié)合 LLM 安全最佳實踐,可以讓那些希望將 LLM 技術(shù)投入生產(chǎn)環(huán)境的組織保持低風(fēng)險。例如,在提示注入的情況下,一些緩解最佳實踐包括調(diào)整 LLM 以識別和防止可疑輸入,或部署機制來驗證和清理輸入提示。

問:在管理 LLM 的安全性方面,治理有多重要,你推薦哪些框架或指南?

答:強有力的治理對于確保 LLM 的負(fù)責(zé)任、公平和安全使用至關(guān)重要。NIST 和 OWASP 發(fā)布了主要的出版物,并持續(xù)更新和提供有關(guān) LLM 技術(shù)在企業(yè)中開發(fā)、使用和集成的相關(guān)背景信息,這些標(biāo)準(zhǔn)雖然是近期發(fā)布的,但對于那些希望加速在其組織中安全使用 LLM 的人來說,是一個關(guān)鍵資源。

需要考慮的是,治理和安全框架將有助于 LLM 技術(shù)的商業(yè)采用,但可能無法阻止對抗性團體利用強制性系統(tǒng)控制。正如我們過去所看到的那樣,LLM 創(chuàng)建者要求的控制措施可能會被規(guī)避,并且很可能會繼續(xù)被規(guī)避。

問:行業(yè)合作如何改善 LLM 的整體安全性?

答:透明度和知識共享是增強行業(yè)在 LLM 安全方面合作的關(guān)鍵。企業(yè)和研究人員應(yīng)以開放的態(tài)度領(lǐng)導(dǎo)研究和發(fā)現(xiàn),以確保我們能夠共同進步。鑒于 LLM 技術(shù)的快速發(fā)展以及針對這些系統(tǒng)的對抗性目標(biāo)的性質(zhì),作為一個社區(qū),快速而開放地發(fā)布發(fā)現(xiàn)和研究結(jié)果是至關(guān)重要的。

責(zé)任編輯:華軒 來源: 企業(yè)網(wǎng)D1Net
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