𝟳 𝗚𝘂𝗮𝗿𝗱𝗿𝗮𝗶𝗹𝘀 𝗾𝘂𝗲 𝗶𝗺𝗽𝗲𝗱𝗲𝗺 𝘀𝗲𝘂 𝗟𝗟𝗠 𝗱𝗲 𝗮𝗴𝗶𝗿 𝗱𝗲 𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮 𝗱𝗲𝘀𝗰𝗼𝗻𝘁𝗿𝗼𝗹𝗮𝗱𝗮
O NIST lançou uma nova nota sobre gestão de riscos de IA para infraestruturas críticas.
Eles querem que os sistemas de IA tenham proteções testadas e verificadas. Os desenvolvedores devem construir essas proteções para impedir ataques como prompt injection.
A segurança exige mais do que boas intenções. Ela exige guardrails programáticos.
Aqui estão 7 estratégias para proteger sua IA:
Validação de entrada Verifique todo o texto do usuário antes que ele chegue ao modelo. Remova códigos maliciosos ou tags HTML inesperadas. Atualize essas regras com frequência para se antecipar aos atacantes.
Filtragem de saída Inspecione as respostas da IA antes que os usuários as vejam. Use listas de palavras-chave ou correspondência de padrões para impedir conteúdo prejudicial. Ferramentas como Pydantic ajudam a garantir que a saída siga uma estrutura definida.
Prompting estruturado Use system prompts e delimitadores claros. Envolva as consultas do usuário em tokens específicos como ###User Input###. Isso ajuda o modelo a distinguir entre suas instruções e os dados do usuário.
Treinamento adversarial Treine seu modelo usando exemplos de ataques. Isso ensina o modelo a reconhecer e rejeitar prompts prejudiciais. Você também pode fazer o fine-tuning de modelos com dados específicos de alta qualidade para melhorar a segurança.
Monitoramento em tempo real Monitore constantemente os logs do seu sistema e os padrões de uso. Use detecção de anomalias para sinalizar comportamentos estranhos. Isso ajuda você a responder às ameaças antes que elas cresçam.
Red teaming Contrate equipes para simular ataques do mundo real. Elas encontram falhas e vetores de prompt injection antes que os hackers o façam. Isso vai além dos testes padrão, focando em ameaças específicas de IA.
Human-in-the-loop Crie pontos de verificação onde uma pessoa deve revisar ou aprovar ações. Isso é vital para tarefas de alto risco. Garante a responsabilidade quando erros acarretam custos elevados.
Guardrails não são mais opcionais. Eles são um requisito de engenharia fundamental.
Fonte: https://dev.to/autonainews/7-guardrails-that-stop-your-llm-from-going-rogue-3p3p
Comunidade de aprendizado opcional: https://t.me/GyaanSetuAi