[ad_1]
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
[ad_2]
Источник
