۷ لایه حفاظتی که مانع از از کنترل خارج شدن LLM شما می‌شوند

NIST یادداشت جدیدی در مورد مدیریت ریسک هوش مصنوعی برای زیرساخت‌های حیاتی منتشر کرده است.

آن‌ها می‌خواهند سیستم‌های هوش مصنوعی دارای محافظت‌های آزمایش‌شده و تأییدشده باشند. توسعه‌دهندگان باید این محافظت‌ها را برای جلوگیری از حملاتی مانند prompt injection بسازند.

امنیت چیزی فراتر از نیت‌های خوب است؛ امنیت نیازمند لایه‌های حفاظتی برنامه‌نویسی‌شده (programmatic guardrails) است.

در اینجا ۷ استراتژی برای ایمن‌سازی هوش مصنوعی شما آورده شده است:

  • Input validation تمام متن‌های کاربر را قبل از رسیدن به مدل بررسی کنید. کدهای مخرب یا تگ‌های HTML غیرمنتظره را حذف کنید. این قوانین را مرتباً به‌روزرسانی کنید تا از مهاجمان جلوتر باشید.

  • Output filtering پاسخ‌های هوش مصنوعی را قبل از اینکه کاربران آن‌ها را ببینند، بازبینی کنید. از لیست کلمات کلیدی یا تطبیق الگو (pattern matching) برای جلوگیری از محتوای مضر استفاده کنید. ابزارهایی مانند Pydantic کمک می‌کنند تا اطمینان حاصل شود که خروجی از یک ساختار مشخص پیروی می‌کند.

  • Structured prompting از system prompts و جداکننده‌های (delimiters) واضح استفاده کنید. پرس‌وجوهای کاربر را در توکن‌های خاصی مانند ###User Input### قرار دهید. این کار به مدل کمک می‌کند تا بین دستورات شما و داده‌های کاربر تفاوت قائل شود.

  • Adversarial training مدل خود را با استفاده از نمونه‌های حمله آموزش دهید. این کار به مدل می‌آموزد که پرامپت‌های مضر را شناسایی و رد کند. همچنین می‌توانید مدل‌ها را با داده‌های باکیفیت و اختصاصی fine-tune کنید تا ایمنی آن‌ها بهبود یابد.

  • Real-time monitoring لاگ‌های سیستم و الگوهای استفاده را به‌طور مداوم زیر نظر بگیرید. از تشخیص ناهنجاری (anomaly detection) برای علامت‌گذاری رفتارهای عجیب استفاده کنید. این کار به شما کمک می‌کند تا قبل از گسترش تهدیدات، به آن‌ها پاسخ دهید.

  • Red teaming تیم‌هایی را برای شبیه‌سازی حملات دنیای واقعی استخدام کنید. آن‌ها قبل از هکرها، نقاط ضعف و بردارهای prompt injection را پیدا می‌کنند. این کار با تمرکز بر تهدیدات خاص هوش مصنوعی، فراتر از تست‌های استاندارد عمل می‌کند.

  • Human-in-the-loop نقاط بازرسی ایجاد کنید که در آن‌ها یک فرد باید اقدامات را بررسی یا تأیید کند. این امر برای وظایف حساس و پرخطر حیاتی است. این کار مسئولیت‌پذیری را در مواقعی که اشتباهات هزینه‌های سنگینی دارند، تضمین می‌کند.

لایه‌های حفاظتی دیگر اختیاری نیستند. آن‌ها یک الزام مهندسی اصلی هستند.

Source: https://dev.to/autonainews/7-guardrails-that-stop-your-llm-from-going-rogue-3p3p

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi