在人工智能(AI)領(lǐng)域，大型語(yǔ)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(chǎng)上有許多專(zhuān)有的和開(kāi)源的LLM正在徹底改變行業(yè)，并為企業(yè)運(yùn)作方式帶來(lái)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(guò)批量生成類(lèi)似人類(lèi)的個(gè)性化魚(yú)叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)消息來(lái)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)攻擊。最新研究表明，通過(guò)制作基本提示，使用OpenAI的GPT模型創(chuàng)建獨(dú)特的魚(yú)叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)消息是多么容易。如果不加以解決，LLM漏洞可能會(huì)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(wèn)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(gè)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(lài)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(jiàn)或錯(cuò)誤信息來(lái)?yè)p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(yàn)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(shí)別和糾正潛在問(wèn)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(wèn)和操作引入了一個(gè)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(yàn)證、內(nèi)容過(guò)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(guò)欺騙性提示操縱LLM可能會(huì)導(dǎo)致意想不到的輸出，從而促進(jìn)錯(cuò)誤信息的傳播。通過(guò)開(kāi)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(shí)使用的預(yù)定義指南，并改進(jìn)即時(shí)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(qǐng)求偽造(SSRF)漏洞

LLM無(wú)意中為服務(wù)器端請(qǐng)求偽造(SSRF)攻擊創(chuàng)造了機(jī)會(huì)，使威脅參與者能夠操縱內(nèi)部資源，包括API和數(shù)據(jù)庫(kù)。這種利用使LLM面臨未經(jīng)授權(quán)的提示啟動(dòng)和機(jī)密內(nèi)部資源的提取。此類(lèi)攻擊繞過(guò)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(wèn)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(guò)度依賴(lài)LLM生成的內(nèi)容

過(guò)度依賴(lài)LLM生成的內(nèi)容，而不進(jìn)行事實(shí)核查可能會(huì)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(jué)”，產(chǎn)生看似合理但完全虛構(gòu)的信息。用戶(hù)可能會(huì)因其連貫的外觀而錯(cuò)誤地認(rèn)為內(nèi)容是可靠的，從而增加了錯(cuò)誤信息的風(fēng)險(xiǎn)。

解決方案：將人工監(jiān)督納入內(nèi)容驗(yàn)證和事實(shí)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(lèi)價(jià)值觀或意圖不一致的情況。這可能會(huì)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(zhǎng)不和。

解決方案：實(shí)施強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略，使人工智能行為與人類(lèi)價(jià)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(dòng)。

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(huì)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(wèn)等風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)槟Ｐ涂赡艹銎漕A(yù)期邊界。

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

8、錯(cuò)誤處理不當(dāng)

管理不善的錯(cuò)誤可能會(huì)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(lái)獲取訪問(wèn)權(quán)限或設(shè)計(jì)更有效的攻擊。正確的錯(cuò)誤處理對(duì)于防止無(wú)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(cuò)誤處理機(jī)制來(lái)主動(dòng)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(hù)體驗(yàn)。

9、模型盜竊

由于其經(jīng)濟(jì)價(jià)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(kù)，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(wèn)控制和持續(xù)監(jiān)控保護(hù)措施來(lái)防止模型盜竊嘗試，以保持模型的完整性。

10、訪問(wèn)控制不足

不充分的訪問(wèn)控制機(jī)制使LLM面臨未經(jīng)授權(quán)使用的風(fēng)險(xiǎn)，從而為惡意行為者提供了利用或?yàn)E用該模型以達(dá)到其惡意目的的機(jī)會(huì)。如果沒(méi)有強(qiáng)大的訪問(wèn)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(wèn)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(wèn)協(xié)議、用戶(hù)身份驗(yàn)證和警惕的審核可阻止未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)，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(huì)帶來(lái)深遠(yuǎn)的后果。從傳播錯(cuò)誤信息到促進(jìn)未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)，這些漏洞的后果凸顯了負(fù)責(zé)任的人工智能開(kāi)發(fā)的迫切需要。

開(kāi)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(jiàn)和減少意外結(jié)果。

隨著LLM越來(lái)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(huì)而不損害誠(chéng)信。

當(dāng)我們探索LLM漏洞時(shí)，很明顯，創(chuàng)新伴隨著責(zé)任。通過(guò)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(huì)鋪平道路。