在人工智能(AI)領(lǐng)域，大型語言模型(LLM)的力量和潛力是不可否認(rèn)的，尤其是在OpenAI發(fā)布ChatGPT和GPT-4等突破性版本之后。如今，市場上有許多專有的和開源的LLM正在徹底改變行業(yè)，并為企業(yè)運(yùn)作方式帶來革命性的變化。盡管轉(zhuǎn)型迅速，但LLM仍存在許多必須解決的漏洞和缺點(diǎn)。

例如，LLM可以通過批量生成類似人類的個性化魚叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚消息來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)攻擊。最新研究表明，通過制作基本提示，使用OpenAI的GPT模型創(chuàng)建獨(dú)特的魚叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚消息是多么容易。如果不加以解決，LLM漏洞可能會損害LLM在企業(yè)規(guī)模上的適用性。

本文將討論主要的LLM漏洞，并討論組織如何克服這些問題。

LLM的十大漏洞以及如何解決

隨著LLM的力量不斷激發(fā)創(chuàng)新，了解這些尖端技術(shù)的漏洞非常重要。以下是與LLM相關(guān)的十大漏洞以及解決每個挑戰(zhàn)所需的步驟。

1、訓(xùn)練數(shù)據(jù)中毒

LLM的性能很大程度上依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量。惡意行為者可以操縱這些數(shù)據(jù)，引入偏見或錯誤信息來損害輸出。

解決方案：為了緩解此漏洞，嚴(yán)格的數(shù)據(jù)管理和驗證流程是必不可少的。培訓(xùn)數(shù)據(jù)的定期審核和多樣性檢查有助于識別和糾正潛在問題。

2、未經(jīng)授權(quán)的代碼執(zhí)行

LLM生成代碼的能力為未經(jīng)授權(quán)的訪問和操作引入了一個向量。惡意行為者可以注入有害代碼，從而破壞模型的安全性。

解決方案：采用嚴(yán)格的輸入驗證、內(nèi)容過濾和沙箱技術(shù)可以抵消這種威脅，確保代碼安全。

3、提示注射

通過欺騙性提示操縱LLM可能會導(dǎo)致意想不到的輸出，從而促進(jìn)錯誤信息的傳播。通過開發(fā)利用模型偏差或限制的提示，攻擊者可以誘使人工智能生成與其議程相符的不準(zhǔn)確內(nèi)容。

解決方案：建立即時使用的預(yù)定義指南，并改進(jìn)即時工程技術(shù)可以幫助減少這種LLM漏洞。此外，微調(diào)模型以更好地與期望的行為保持一致可以提高響應(yīng)的準(zhǔn)確性。

4、服務(wù)器端請求偽造(SSRF)漏洞

LLM無意中為服務(wù)器端請求偽造(SSRF)攻擊創(chuàng)造了機(jī)會，使威脅參與者能夠操縱內(nèi)部資源，包括API和數(shù)據(jù)庫。這種利用使LLM面臨未經(jīng)授權(quán)的提示啟動和機(jī)密內(nèi)部資源的提取。此類攻擊繞過安全措施，造成數(shù)據(jù)泄露和未經(jīng)授權(quán)的系統(tǒng)訪問等威脅。

解決方案：集成輸入清理和監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)交互可防止基于SSRF的攻擊，從而增強(qiáng)整體系統(tǒng)安全性。

5、過度依賴LLM生成的內(nèi)容

過度依賴LLM生成的內(nèi)容，而不進(jìn)行事實核查可能會導(dǎo)致不準(zhǔn)確或捏造信息的傳播。此外，LLM傾向于“產(chǎn)生幻覺”，產(chǎn)生看似合理但完全虛構(gòu)的信息。用戶可能會因其連貫的外觀而錯誤地認(rèn)為內(nèi)容是可靠的，從而增加了錯誤信息的風(fēng)險。

解決方案：將人工監(jiān)督納入內(nèi)容驗證和事實檢查，確保更高的內(nèi)容準(zhǔn)確性并維護(hù)可信度。

6、人工智能調(diào)整不足

不充分的一致性是指模型的行為與人類價值觀或意圖不一致的情況。這可能會導(dǎo)致LLM產(chǎn)生冒犯性、不恰當(dāng)或有害的輸出，可能導(dǎo)致聲譽(yù)受損或助長不和。

解決方案：實施強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略，使人工智能行為與人類價值觀保持一致，從而遏制差異，促進(jìn)符合道德的人工智能互動。

7、沙盒不足

沙盒涉及限制LLM功能以防止未經(jīng)授權(quán)的操作。沙箱不充分可能會使系統(tǒng)面臨執(zhí)行惡意代碼或未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)訪問等風(fēng)險，因為模型可能超出其預(yù)期邊界。

解決方案：為了確保系統(tǒng)完整性，形成針對潛在漏洞的防御至關(guān)重要，這涉及到強(qiáng)大的沙盒、實例隔離和保護(hù)服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施。

8、錯誤處理不當(dāng)

管理不善的錯誤可能會泄露有關(guān)LLM架構(gòu)或行為的敏感信息，攻擊者可以利用這些信息來獲取訪問權(quán)限或設(shè)計更有效的攻擊。正確的錯誤處理對于防止無意中泄露可能幫助威脅行為者的信息至關(guān)重要。

解決方案：建立全面的錯誤處理機(jī)制來主動管理各種輸入，可以增強(qiáng)基于LLM的系統(tǒng)的整體可靠性和用戶體驗。

9、模型盜竊

由于其經(jīng)濟(jì)價值，LLM可能成為有吸引力的盜竊目標(biāo)。威脅行為者可以竊取或泄露代碼庫，并復(fù)制或?qū)⑵溆糜趷阂饽康摹?/p>

解決方案：組織可以采用加密、嚴(yán)格的訪問控制和持續(xù)監(jiān)控保護(hù)措施來防止模型盜竊嘗試，以保持模型的完整性。

10、訪問控制不足

不充分的訪問控制機(jī)制使LLM面臨未經(jīng)授權(quán)使用的風(fēng)險，從而為惡意行為者提供了利用或濫用該模型以達(dá)到其惡意目的的機(jī)會。如果沒有強(qiáng)大的訪問控制，這些參與者可以操縱LLM生成的內(nèi)容，損害其可靠性，甚至提取敏感數(shù)據(jù)。

解決方案：強(qiáng)大的訪問控制可防止未經(jīng)授權(quán)的使用、篡改或數(shù)據(jù)泄露。嚴(yán)格的訪問協(xié)議、用戶身份驗證和警惕的審核可阻止未經(jīng)授權(quán)的訪問，從而增強(qiáng)整體安全性。

LLM漏洞中的道德考慮

利用LLM漏洞會帶來深遠(yuǎn)的后果。從傳播錯誤信息到促進(jìn)未經(jīng)授權(quán)的訪問，這些漏洞的后果凸顯了負(fù)責(zé)任的人工智能開發(fā)的迫切需要。

開發(fā)人員、研究人員和政策制定者必須合作，建立強(qiáng)有力的保障措施，防止?jié)撛谖：?。此外，必須?yōu)先考慮解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)中根深蒂固的偏見和減少意外結(jié)果。

隨著LLM越來越融入我們的生活，道德考慮必須指導(dǎo)其發(fā)展，確保技術(shù)造福社會而不損害誠信。

當(dāng)我們探索LLM漏洞時，很明顯，創(chuàng)新伴隨著責(zé)任。通過采用負(fù)責(zé)任的人工智能和道德監(jiān)督，我們可以為人工智能賦能的社會鋪平道路。