Άμεσες επιθέσεις με ένεση περιλαμβάνουν τη χειραγώγηση του μοντέλου για τη δημιουργία ακούσιων ή επιβλαβών αντιδράσεων. Εδώ, ο επιθετικός στρατηγικά διατυπώνει προτροπές για να εξαπατήσει το LLM, παρακάμπτοντας δυνητικά μέτρα ασφαλείας ή ηθικούς περιορισμούς που έχουν τεθεί σε εφαρμογή για να διασφαλιστεί η υπεύθυνη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης (AI). Ως αποτέλεσμα, οι απαντήσεις του LLM μπορεί να αποκλίνουν σημαντικά από την επιδιωκόμενη ή αναμενόμενη συμπεριφορά, θέτοντας σοβαρούς κινδύνους για το απόρρητο, την ασφάλεια και την αξιοπιστία των εφαρμογών που βασίζονται στο AI.

Ασφαλής χειρισμός εξόδου προκύπτει όταν η έξοδος που δημιουργείται από ένα LLM ή παρόμοιο σύστημα AI γίνεται αποδεκτή και ενσωματώνεται σε μια εφαρμογή λογισμικού ή υπηρεσία Web χωρίς να υποβληθεί σε επαρκή έλεγχο ή επικύρωση. Αυτό μπορεί να εκθέσει back-end συστήματα σε τρωτά σημεία, όπως δέσμες ενεργειών μεταξύ τοποθεσιών (XSS), πλαστογράφηση αιτημάτων μεταξύ τοποθεσιών (CSRF), πλαστογράφηση αιτημάτων από την πλευρά του διακομιστή (SSRF), κλιμάκωση προνομίων και απομακρυσμένη εκτέλεση κώδικα (RCE).

Δηλητηρίαση δεδομένων προπόνησης εμφανίζεται όταν τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση ενός LLM παραποιούνται ή μολύνονται σκόπιμα με κακόβουλες ή μεροληπτικές πληροφορίες. Η διαδικασία δηλητηρίασης δεδομένων εκπαίδευσης συνήθως περιλαμβάνει την ένεση παραπλανητικών, παραπλανητικών ή επιβλαβών σημείων δεδομένων στο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης. Αυτές οι περιπτώσεις χειραγώγησης δεδομένων επιλέγονται στρατηγικά για να εκμεταλλευτούν τρωτά σημεία στους αλγόριθμους εκμάθησης του μοντέλου ή για να ενσταλάξουν προκαταλήψεις που μπορεί να οδηγήσουν σε ανεπιθύμητα αποτελέσματα στις προβλέψεις και τις απαντήσεις του μοντέλου.

Απολύμανση εισροών περιλαμβάνει, ως πρόταση ονόματος, το εξυγίανση των εισροών για την αποτροπή μη εξουσιοδοτημένων ενεργειών και αιτημάτων δεδομένων που ξεκινούν από κακόβουλα μηνύματα. Το πρώτο βήμα είναι η επικύρωση εισόδου για να διασφαλιστεί ότι τα δεδομένα συμμορφώνονται με τις αναμενόμενες μορφές και τύπους δεδομένων. Το επόμενο είναι η απολύμανση εισόδου, όπου δυνητικά επιβλαβείς χαρακτήρες ή κώδικας αφαιρούνται ή κωδικοποιούνται για να αποτρέψουν επιθέσεις. Άλλες τακτικές περιλαμβάνουν λευκές λίστες εγκεκριμένου περιεχομένου, μαύρες λίστες απαγορευμένου περιεχομένου, παραμετροποιημένα ερωτήματα για αλληλεπιδράσεις βάσεων δεδομένων, πολιτικές ασφάλειας περιεχομένου, κανονικές εκφράσεις, καταγραφή και συνεχή παρακολούθηση, καθώς και ενημερώσεις και δοκιμές ασφαλείας.

Έλεγχος εξόδου is τον αυστηρό χειρισμό και την αξιολόγηση της παραγωγής που δημιουργείται από το LLM για τον μετριασμό τρωτών σημείων, όπως XSS, CSRF και RCE. Η διαδικασία ξεκινά με την επικύρωση και το φιλτράρισμα των απαντήσεων του LLM πριν από την αποδοχή τους για παρουσίαση ή περαιτέρω επεξεργασία. Ενσωματώνει τεχνικές όπως η επικύρωση περιεχομένου, η κωδικοποίηση εξόδου και η διαφυγή εξόδου, οι οποίες στοχεύουν στον εντοπισμό και την εξουδετέρωση πιθανών κινδύνων ασφαλείας στο παραγόμενο περιεχόμενο.

Προστασία δεδομένων εκπαίδευσης είναι απαραίτητο για την πρόληψη δηλητηρίασης δεδομένων προπόνησης. Αυτό περιλαμβάνει την επιβολή αυστηρών ελέγχων πρόσβασης, τη χρήση κρυπτογράφησης για την προστασία δεδομένων, τη διατήρηση αντιγράφων ασφαλείας δεδομένων και τον έλεγχο εκδόσεων, την εφαρμογή επικύρωσης και ανωνυμοποίησης δεδομένων, την καθιέρωση ολοκληρωμένης καταγραφής και παρακολούθησης, τη διενέργεια τακτικών ελέγχων και την παροχή εκπαίδευσης των εργαζομένων για την ασφάλεια των δεδομένων. Είναι επίσης σημαντικό να επαληθεύσετε την αξιοπιστία των πηγών δεδομένων και να διασφαλίσετε ασφαλείς πρακτικές αποθήκευσης και μετάδοσης.

Επιβολή αυστηρών πολιτικών sandboxing και ελέγχων πρόσβασης μπορεί επίσης να βοηθήσει στον μετριασμό του κινδύνου εκμεταλλεύσεων SSRF σε λειτουργίες LLM. Οι τεχνικές που μπορούν να εφαρμοστούν εδώ περιλαμβάνουν απομόνωση sandbox, στοιχεία ελέγχου πρόσβασης, επιτρεπόμενη ή/και μαύρη λίστα, επικύρωση αιτήματος, τμηματοποίηση δικτύου, επικύρωση τύπου περιεχομένου και επιθεώρηση περιεχομένου. Οι τακτικές ενημερώσεις, η ολοκληρωμένη καταγραφή και η εκπαίδευση των εργαζομένων είναι επίσης σημαντικές.

Συνεχής παρακολούθηση και φιλτράρισμα περιεχομένου μπορεί να ενσωματωθεί στον αγωγό επεξεργασίας του LLM για τον εντοπισμό και την πρόληψη επιβλαβούς ή ακατάλληλου περιεχομένου, χρησιμοποιώντας φιλτράρισμα με βάση λέξεις-κλειδιά, ανάλυση συμφραζομένων, μοντέλα μηχανικής μάθησης και προσαρμόσιμα φίλτρα. Οι δεοντολογικές οδηγίες και η ανθρώπινη μετριοπάθεια διαδραματίζουν βασικούς ρόλους στη διατήρηση της υπεύθυνης παραγωγής περιεχομένου, ενώ η συνεχής παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο, οι βρόχοι ανατροφοδότησης από τους χρήστες και η διαφάνεια διασφαλίζουν ότι τυχόν αποκλίσεις από την επιθυμητή συμπεριφορά αντιμετωπίζονται άμεσα.