LLM應用的關鍵挑戰 深度解析AI風險
編譯／Cynthia
近年來，隨著大型語言模型（LLMs）在人工智慧（AI）領域普及，企業對於這項技術的探索不斷深化。伴隨而來是日益複雜的威脅風險。本文將深入探討LLMs可能面臨的漏洞，提供實際可行的防範策略，讓我們更全面地理解並應對當前AI領域所面臨的挑戰。
保護企業機密的關鍵一環
我們首要討論「指令和數據洩漏」問題，強調LLMs可能不慎洩漏敏感資訊，帶來隱私和安全隱憂。為防範惡意指令注入，我們建議企業在每階段的AI應用開發中實施原始碼和數據處理的嚴格檢查，同時加強安全措施，如測試環境、白名單和API閘道。特別是對於最高權限任務，仍需仰賴人工審核作為最後的安全防線。這些措施助於確保企業機密的安全，應對當前的AI挑戰。
數據品質優先，保障AI模型安全性
我們聚焦於應對「模型性能被破壞」的挑戰，強調高品質數據對模型的重要性。企業在模型開發中，從預先訓練到嵌入，都面臨駭客威脅。使用第三方模型的企業，需謹慎審查供應鏈、實施資料清理、個人資訊清除等策略，確保數據完整性。LLM專注的紅隊演練是提升模型抗攻擊性的有效手段。
強化API安全，抵禦互聯系統風險
著重於「互聯系統被破壞」風險，特別針對LLMs整合到其他應用可能引起的問題。當API介入，下游系統風險不可忽視，一個惡意指令可能引發連鎖效應。為減少風險，建議在LLM執行可能有破壞性行為的操作前，要求用戶確認。同時，在整合系統之前，仔細檢查LLM輸出，防範遠端程式執行等風險。實施強大的API安全機制、使用強制身分驗證和授權協議，以及監測API活動，是有效降低風險的措施。
防範模型DoS攻擊，確保網路流量有效運作
著重於「網路流量擁塞」風險，可能被攻擊者利用，導致LLM遭受拒絕服務（DoS）攻擊，進而增加使用成本。為避免此風險，建議設定速率和字數限制，並利用框架提供的方法，如使用LangChain的max_iterations參數，有效防範過多請求淹沒系統。這些措施有助於保護模型免受攻擊，同時減少企業的運營成本。
走向LLM應用的安全前線
走向LLM應用的安全前線。在這充滿挑戰的AI時代，企業在採用LLMs時需正視潛在風險，積極實施防範措施。通過深入分析「指令和數據洩漏」、「模型性能被破壞」、「互聯系統被破壞」和「網路流量擁塞」等問題，提供具體可行的策略，保護企業數據安全並最大化LLMs應用價值。在AI領域不斷演進中，安全意識和防範措施將是企業持續創新的重要保障。
資料來源：Help Net Security
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