7 מגנות שימנעו מה-LLM שלך לצאת משליטה
NIST פרסם הערה חדשה בנושא ניהול סיכוני AI עבור תשתיות קריטיות.
הם רוצים שמערכות AI יכללו הגנות שנבדקו ואומתו. מפתחים חייבים לבנות הגנות אלו כדי לעצור התקפות כמו prompt injection.
אבטחה דורשת יותר מאשר כוונות טובות. היא דורשת מגנות תכנותיות (programmatic guardrails).
להלן 7 אסטרטגיות לאבטחת ה-AI שלך:
אימות קלט (Input validation) בדקו את כל טקסט המשתמש לפני שהוא מגיע למודל. הסירו קוד זדוני או תגי HTML לא צפויים. עדכנו את הכללים הללו לעיתים קרובות כדי להישאר צעד אחד לפני התוקפים.
סינון פלט (Output filtering) בדקו את תגובות ה-AI לפני שהמשתמשים רואים אותן. השתמשו ברשימות מילות מפתח או בהתאמת תבניות (pattern matching) כדי לעצור תוכן מזיק. כלים כמו Pydantic עוזרים להבטיח שהפלט עוקב אחר מבנה מוגדר.
הנחיה מובנית (Structured prompting) השתמשו ב-system prompts ובמפרידים (delimiters) ברורים. עטפו שאילתות משתמש בטוקנים (tokens) ספציפיים כמו ###User Input###. זה עוזר למודל להבחין בין ההוראות שלכם לבין נתוני המשתמש.
אימון אדברסרי (Adversarial training) אמנו את המודל שלכם באמצעות דוגמאות להתקפות. זה מלמד את המודל לזהות ולדחות הנחיות (prompts) מזיקות. ניתן גם לבצע fine-tuning למודלים על נתונים ספציפיים ואיכותיים כדי לשפר את הבטיחות.
ניטור בזמן אמת (Real-time monitoring) עקבו אחר לוגי המערכת ודפוסי השימוש באופן קבוע. השתמשו בזיהוי חריגות (anomaly detection) כדי לסמן התנהגות מוזרה. זה עוזר לכם להגיב לאיומים לפני שהם מתפתחים.
Red teaming שכרו צוותים לסימולציה של התקפות בעולם האמיתי. הם מוצאים פרצות ווקטורי prompt injection לפני שההאקרים עושים זאת. זה חורג מעבר לבדיקות סטנדרטיות על ידי התמקדות באיומים ספציפיים ל-AI.
אדם בלולאה (Human-in-the-loop) בנו נקודות בקרה (checkpoints) שבהן אדם חייב לבחון או לאשר פעולות. זה חיוני למשימות בעלות סיכון גבוה. זה מבטיח אחריות (accountability) כאשר לטעויות יש מחיר גבוה.
מגנות (Guardrails) הן כבר לא אופציונליות. הן דרישת הנדסה ליבתית.
מקור: https://dev.to/autonainews/7-guardrails-that-stop-your-llm-from-going-rogue-3p3p
קהילת למידה אופציונלית: https://t.me/GyaanSetuAi