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。

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。(圖/123RF)

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。

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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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