Das Web ist ein Medium, das so lebendig und florierend ist wie die Erde. Es ist nicht mehr nur eine Fundgrube für Informationen und Wissen, sondern wird allmählich auch zu einem digitalen Spielplatz für Hacker und Angreifer. Angreifer sehen das Web nicht mehr als technische Möglichkeit, Daten, Geld und Geldwerte zu erpressen, sondern als offene Leinwand, auf der sie kreative Wege finden, um in Systeme und Geräte einzudringen.
Und Giant Language Fashions (LLMs) bilden da keine Ausnahme. Neben Servern, Rechenzentren und Web sites zielen Angreifer zunehmend auf LLMs ab, um verschiedene Angriffe auszulösen. Da KI, insbesondere generative KI, immer mehr an Bedeutung gewinnt und zum Eckpfeiler von Innovation und Entwicklung in Unternehmen wird, Sicherheit großer Sprachmodelle wird äußerst kritisch.
Genau hier kommt das Konzept des Crimson-Teaming ins Spiel.
Crimson Teaming im LLM: Was ist das?
Als Kernkonzept hat Crimson Teaming seine Wurzeln in militärischen Operationen, bei denen feindliche Taktiken simuliert werden, um die Widerstandsfähigkeit von Verteidigungsmechanismen zu testen. Seitdem hat sich das Konzept weiterentwickelt und wird im Bereich der Cybersicherheit übernommen, um strenge Bewertungen und Exams von Sicherheitsmodellen und -systemen durchzuführen, die zur Stärkung ihrer digitalen Property erstellt und eingesetzt werden. Darüber hinaus ist dies auch eine gängige Praxis, um die Widerstandsfähigkeit von Anwendungen auf Codeebene zu bewerten.
In diesem Prozess werden Hacker und Experten eingesetzt, die freiwillig Angriffe durchführen, um proaktiv Schlupflöcher und Schwachstellen aufzudecken, die zur Optimierung der Sicherheit gepatcht werden können.
Warum Crimson Teaming ein grundlegender und kein Nebenprozess ist
Proaktiv Bewertung des LLM-Sicherheitsrisikoss verschafft Ihrem Unternehmen den Vorteil, Angreifern und Hackern immer einen Schritt voraus zu sein, die sonst ungepatchte Schlupflöcher ausnutzen würden, um Ihre KI-Modelle zu manipulieren. Von der Einführung von Voreingenommenheit bis zur Beeinflussung von Ergebnissen können alarmierende Manipulationen in Ihren LLMs implementiert werden. Mit der richtigen Strategie Crimson Teaming im LLM stellt sicher:
- Identifizierung potenzieller Schwachstellen und Entwicklung der entsprechenden Behebung
- Verbesserung der Robustheit des Modells, sodass es unerwartete Eingaben verarbeiten und trotzdem zuverlässig funktionieren kann
- Verbesserung der Sicherheit durch Einführung und Stärkung von Sicherheitsebenen und Ablehnungsmechanismen
- Verbesserte Einhaltung ethischer Grundsätze durch die Eindämmung potenzieller Voreingenommenheit und die Einhaltung ethischer Richtlinien
- Einhaltung von Vorschriften und Mandaten in wichtigen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, wo Sensibilität von entscheidender Bedeutung ist
- Stärkung der Widerstandsfähigkeit von Modellen durch Vorbereitung auf zukünftige Angriffe und mehr
Crimson Workforce-Techniken für LLMs
Es gibt verschiedene LLM-Schwachstellenbewertung Techniken, die Unternehmen einsetzen können, um die Sicherheit ihres Modells zu optimieren. Da wir gerade erst anfangen, schauen wir uns die 4 gängigen Strategien an.
Vereinfacht ausgedrückt beinhaltet dieser Angriff die Verwendung mehrerer Eingabeaufforderungen, die darauf abzielen, ein LLM zu manipulieren, um unethische, hasserfüllte oder schädliche Ergebnisse zu erzielen. Um dies abzuschwächen, kann ein rotes Workforce spezifische Anweisungen hinzufügen, um solche Eingabeaufforderungen zu umgehen und die Anfrage abzulehnen.
Hintertüreinfügung
Backdoor-Angriffe sind geheime Set off, die während der Trainingsphase in Modelle implantiert werden. Solche Implantate werden mit bestimmten Eingabeaufforderungen aktiviert und lösen beabsichtigte Aktionen aus. Im Rahmen von Bewährte Methoden für die LLM-Sicherheitsimuliert das rote Workforce, indem es freiwillig eine Hintertür in ein Modell einfügt. Anschließend kann es testen, ob das Modell durch solche Auslöser beeinflusst oder manipuliert wird.
Datenvergiftung
Dabei werden bösartige Daten in die Trainingsdaten eines Modells eingeschleust. Die Einführung solcher korrupten Daten kann das Modell zwingen, falsche und schädliche Assoziationen zu lernen, was letztlich zu einer Manipulation der Ergebnisse führt. Solche feindliche Angriffe auf LLMs können von Crimson-Workforce-Spezialisten vorhergesehen und proaktiv gepatcht werden, indem:
- Einfügen kontroverser Beispiele
- Und das Einfügen verwirrender Beispiele
Während Ersteres das absichtliche Einfügen von schädlichen Beispielen und Bedingungen zu deren Vermeidung beinhaltet, geht es bei Letzterem darum, Modelle für die Arbeit mit unvollständigen Eingabeaufforderungen wie Tippfehlern oder schlechter Grammatik zu trainieren und mehr, als sich auf saubere Sätze zur Generierung von Ergebnissen zu verlassen.
Trainingsdatenextraktion
Für die Uneingeweihten: LLMs werden anhand unglaublicher Datenmengen trainiert. Oft ist das Web die erste Quelle dieser Fülle, wobei Entwickler Open-Supply-Kanäle, Archive, Bücher, Datenbanken und andere Quellen als Trainingsdaten verwenden.
Wie im Web ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass solche Ressourcen smart und vertrauliche Informationen enthalten. Angreifer können ausgeklügelte Eingabeaufforderungen schreiben, um LLMs dazu zu bringen, solche komplizierten Particulars preiszugeben. Diese spezielle Crimson-Teaming-Technik beinhaltet Möglichkeiten, solche Eingabeaufforderungen zu vermeiden und zu verhindern, dass Modelle irgendetwas preisgeben.