Главная страница » Искусственный интеллект: Уязвимости и угрозы безопасности, с которыми сталкиваются крупные языковые модели

Искусственный интеллект: Уязвимости и угрозы безопасности, с которыми сталкиваются крупные языковые модели

В наше время большие языковые модели (БЯМ), такие как GPT-4 и DALL-E, стали неотъемлемой частью цифровой эры, демонстрируя поразительные возможности в самых разных областях. Однако, вместе с беспрецедентными перспективами, они приносят и серьезные вызовы в плане безопасности, предоставляя новые возможности для киберпреступников.

Понимание больших языковых моделей

БЯМ – это своего рода колоссы среди интеллектуальных систем, тренированные на огромных объемах текста, что позволяет им создавать тексты, почти неразличимые от человеческих. Современные модели, например GPT-3 от OpenAI, содержат сотни миллиардов параметров и основаны на архитектуре трансформера, что позволяет им выдавать результаты, сравнимые с лучшими образцами человеческого интеллекта в области языка.

Уникальные возможности БЯМ

  • Генерация текста: БЯМ могут дополнять тексты, писать сочинения, кратко излагать содержание документов и даже создавать литературные произведения.
  • Ответы на вопросы: Они способны отвечать на вопросы на естественном языке по широкому спектру тем.
  • Классификация текста: БЯМ могут классифицировать тексты по эмоциональной окраске, тематике, авторству и другим критериям.
  • Перевод: Некоторые модели, такие как Google Switch Transformer, демонстрируют перевод почти на уровне человека между сотнями языков.
  • Генерация кода: Примеры использования БЯМ для поддержки программистов уже реализованы в таких инструментах, как GitHub Copilot.

Угрозы безопасности и векторы атак

  • Состязательные атаки: Злоумышленники могут манипулировать входными данными БЯМ, заставляя их выдавать искаженные или опасные результаты.
  • Отравление данных: Внедрение вредоносных данных в обучающие наборы может сделать модели предвзятими или снизить их эффективность.
  • Кража моделей: Учитывая их высокую ценность, существует риск, что конкуренты или киберпреступники попытаются украсть эти модели.
  • Инфраструктурные атаки: Зависимость БЯМ от мощных вычислительных ресурсов делает их уязвимыми для атак на инфраструктуру, таких как DDoS.

Потенциальные угрозы

  • Распространение дезинформации через манипулирование моделями
  • Усиление социальных предубеждений из-за искаженных обучающих данных
  • Фишинг и социальная инженерия с использованием разговорных способностей БЯМ
  • Создание токсичного и незаконного контента
  • Цифровое олицетворение для распространения подстрекательского контента

Стратегии обеспечения безопасности

  • Безопасная архитектура: Внедрение многоуровневого контроля доступа и разделение компонентов на изолированные сегменты
  • Безопасность конвейера обучения: Тщательная очистка обучающих данных и использование надежных источников данных
  • Гарантии на этапе вывода: Фильтрация входных данных и оценка генерируемых текстов на соответствие политике безопасности
  • Организационный надзор: Регулярный аудит и оценка воздействия, а также сотрудничество между командами безопасности и разработчиками

БЯМ, подобно ChatGPT, открывают новые горизонты для искусственного интеллекта, но их сложность требует внимательного подхода к безопасности. Принимая активные меры по защите на всех уровнях – от архитектуры до организационной политики, можно минимизировать риски и обеспечить безопасное использование этих мощных инструментов.

Источник: ARTIFICIAL INTELLIGENCE: The Vulnerabilities and Security Threats Facing Large Language Models, обновлено 28 февраля 2024 года, Автор: Aayush Mittal

0

Автор публикации

не в сети 17 часов

aiinsider

0
Комментарии: 0Публикации: 551Регистрация: 18-09-2023
Поделиться