Internet es un medio tan vivo y próspero como la Tierra. De ser un tesoro de información y conocimiento, se está convirtiendo gradualmente en un campo de juego digital para piratas informáticos y atacantes. Más que formas técnicas de extorsionar datos, dinero y el valor del dinero, los atacantes ven Internet como un lienzo abierto para idear formas creativas de piratear sistemas y dispositivos.
Y los modelos de lenguajes grandes (LLM) no han sido una excepción. Desde atacar servidores, centros de datos y sitios web, los explotadores apuntan cada vez más a los LLM para desencadenar diversos ataques. A medida que la IA, específicamente la IA generativa, gana mayor importancia y se convierte en la piedra angular de la innovación y el desarrollo en las empresas, seguridad del modelo de lenguaje grande se vuelve extremadamente crítico.
Aquí es exactamente donde entra en juego el concepto de equipo rojo.
Red Teaming en LLM: ¿Qué es?
Como concepto central, el equipo rojo tiene sus raíces en las operaciones militares, donde se simulan tácticas enemigas para medir la resistencia de los mecanismos de defensa. Desde entonces, el concepto ha evolucionado y ha sido adoptado en el espacio de la ciberseguridad para realizar evaluaciones y pruebas rigurosas de los modelos y sistemas de seguridad que construyen e implementan para fortalecer sus activos digitales. Además, esta también ha sido una práctica estándar para evaluar la resiliencia de las aplicaciones a nivel de código.
En este proceso se despliegan piratas informáticos y expertos para realizar ataques voluntariamente para descubrir de forma proactiva lagunas y vulnerabilidades que pueden corregirse para optimizar la seguridad.
Por qué el Red Teaming es un proceso fundamental y no auxiliar
Proactivamente evaluación del riesgo de seguridad de LLMs le brinda a su empresa la ventaja de estar un paso por delante de los atacantes y piratas informáticos, que de otro modo explotarían lagunas no parcheadas para manipular sus modelos de IA. Desde introducir sesgos hasta influir en los resultados, se pueden implementar manipulaciones alarmantes en sus LLM. Con la estrategia correcta, equipo rojo en LLM asegura:
- Identificación de posibles vulnerabilidades y desarrollo de sus correcciones posteriores.
- Mejora de la robustez del modelo, donde puede manejar entradas inesperadas y aún funcionar de manera confiable.
- Mejora de la seguridad mediante la introducción y el fortalecimiento de capas de seguridad y mecanismos de rechazo.
- Mayor cumplimiento ético al mitigar la introducción de posibles sesgos y mantener pautas éticas.
- Cumplimiento de regulaciones y mandatos en áreas cruciales como la atención médica, donde la sensibilidad es clave
- Desarrollo de resiliencia en modelos preparándose para futuros ataques y más
Técnicas del equipo rojo para LLM
Hay diversos Evaluación de vulnerabilidad LLM técnicas que las empresas pueden implementar para optimizar la seguridad de su modelo. Ya que estamos comenzando, veamos las 4 estrategias comunes.
Ataque de inyección rápida
En palabras simples, este ataque implica el uso de múltiples indicaciones destinadas a manipular un LLM para generar resultados poco éticos, odiosos o dañinos. Para mitigar esto, un equipo rojo puede agregar instrucciones específicas para omitir dichas indicaciones y rechazar la solicitud.
Inserción por puerta trasera
En palabras simples, este ataque implica el uso de múltiples indicaciones destinadas a manipular un LLM para generar resultados poco éticos, odiosos o dañinos. Para mitigar esto, un equipo rojo puede agregar instrucciones específicas para omitir dichas indicaciones y rechazar la solicitud.
Envenenamiento de datos
Esto implica la inyección de datos maliciosos en los datos de entrenamiento de un modelo. La introducción de datos tan corruptos puede obligar al modelo a aprender asociaciones incorrectas y dañinas y, en última instancia, manipular los resultados.
Tal ataques adversarios a LLM Los especialistas del equipo rojo pueden anticipar y parchear proactivamente:
- Insertar ejemplos contradictorios
- E insertando muestras confusas
Mientras que el primero implica la inyección intencional de ejemplos maliciosos y condiciones para evitarlos, el segundo implica entrenar modelos para trabajar con indicaciones incompletas, como aquellas con errores tipográficos, mala gramática y más que depender de oraciones limpias para generar resultados.
Extracción de datos de entrenamiento
Para los no iniciados, los LLM están capacitados con volúmenes increíbles de datos. A menudo, Internet es la fuente preliminar de dicha abundancia, donde los desarrolladores utilizan vías de código abierto, archivos, libros, bases de datos y otras fuentes como datos de capacitación.
Al igual que ocurre con Internet, es muy probable que dichos recursos contengan información sensible y confidencial. Los atacantes pueden escribir mensajes sofisticados para engañar a los LLM para que revelen detalles tan intrincados. Esta técnica particular de equipo rojo implica formas de evitar tales indicaciones y evitar que los modelos revelen algo.
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Formular una sólida estrategia de equipo rojo
El equipo rojo es como Zen y el arte del mantenimiento de motocicletas, excepto que no involucra Zen. Esta implementación debe planificarse y ejecutarse meticulosamente. Para ayudarle a empezar, he aquí algunos consejos:
- Reúna un equipo rojo que involucre a expertos de diversos campos, como ciberseguridad, piratas informáticos, lingüistas, especialistas en ciencias cognitivas y más.
- Identifique y priorice qué probar ya que una aplicación presenta distintas capas, como el modelo base de LLM, la interfaz de usuario y más.
- Considerar realizar pruebas abiertas para descubrir amenazas de un rango más amplio
- Establezca las reglas de ética cuando pretenda invitar a expertos a utilizar su modelo LLM para evaluaciones de vulnerabilidad, lo que significa que tienen acceso a áreas y conjuntos de datos sensibles.
- Iteraciones continuas y mejoras a partir de los resultados de las pruebas para garantizar que el modelo se vuelva consistentemente resiliente.
La seguridad comienza en casa
El hecho de que los LLM puedan ser atacados puede ser nuevo y sorprendente, y es en este vacío de conocimiento donde los atacantes y hackers prosperan. A medida que la IA generativa tiene cada vez más casos de uso e implicaciones específicas, corresponde a los desarrolladores y a las empresas asegurarse de que un tonto -Se lanza al mercado el modelo a prueba.
Las pruebas y el fortalecimiento internos son siempre el primer paso ideal para proteger los LLM y estamos seguros de que el artículo habría sido útil para ayudarlo a identificar amenazas inminentes para sus modelos.
Recomendamos volver a estas conclusiones y formar un equipo rojo para realizar las pruebas en sus modelos.
