为什么保护大型语言模型 (LLM) 如此重要？

大型语言模型 (LLM) 是一种复杂的机器学习模型，旨在理解、生成和解释人类语言。这些模型基于使用 Transformer 架构的神经网络构建，可以从大量文本数据中学习，从而能够生成与人类写作风格和模式非常相似的文本。

OpenAIs GPT（生成式预训练 Transformer）、Google Gemini 和 Meta LLaMA 等法学硕士彻底改变了我们与人工智能互动的方式，使翻译、内容创作和编码辅助等应用成为可能。

然而，随着 LLM 进入主流应用，保护其安全变得更加重要，尤其是在金融、医疗保健和法律服务等敏感应用中。LLM 中的漏洞可能导致错误信息、隐私泄露和信息操纵，对个人和组织构成重大风险。

随着对 LLM 的依赖性不断增加，网络威胁的风险也不断增加。网络攻击者可以利用漏洞进行数据中毒、模型盗窃或未经授权的访问等攻击。实施强大的安全措施对于保护模型及其处理的数据的完整性至关重要。

LLM 安全风险

随着 OpenAI 的 GPT、Meta 的 LLaMA 和 Google 的 BERT 等大型语言模型 (LLM) 成为越来越多应用程序不可或缺的一部分，它们的安全漏洞和相关网络威胁的形势受到越来越多的关注。

Cybersecurity Ventures最近的一项研究预测，到 2025 年，网络犯罪每年将给全球造成 10.5 万亿美元的损失，较 2015 年的 3 万亿美元大幅增加，其中大部分增长归因于法学硕士等先进技术的使用。

针对 LLM 的对抗性攻击正变得越来越复杂。仅在 2023 年，就发生了几起备受关注的事件，表明即使是像 GPT-4 这样安全性极高的模型，在面对新的攻击媒介时也可能容易受到攻击。这些攻击不仅会操纵模型输出，还会试图窃取模型处理的敏感数据。

随着法学硕士在敏感领域的应用日益广泛，监管机构也开始介入。例如，欧盟的《人工智能法案》将对包括法学硕士在内的人工智能系统提出严格的要求，重点关注透明度、问责制和数据保护。

一、LLM 安全策略的关键组成部分 

以下是确保大型语言模型安全的一些重要方面。

LLM 数据安全涉及保护用于培训和操作的数据（包括用户提供的输入）的完整性和机密性。采用加密、访问控制和匿名化技术可防止未经授权的访问和数据泄露。

确保数据安全可提高 LLM 输出的可信度并保护敏感信息。这对于确保负责任的 AI 实施至关重要。

模型安全侧重于保护 LLM 免受未经授权的修改、盗窃和利用。策略包括使用数字签名来验证模型完整性、使用访问控制机制来限制模型使用，以及定期进行安全审核来检测漏洞。

确保模型安全可确保其可靠性和输出的准确性，这对于维护用户信任至关重要。通过优先考虑模型安全，组织可以保护其 AI 投资免受新出现的威胁，确保这些工具继续按预期运行。

LLM 基础设施安全包括对托管和运行这些模型的物理和虚拟环境的保护。实施防火墙、入侵检测系统和安全网络协议是防止对支持 LLM 的基础设施进行未经授权的访问和网络攻击的关键措施。

安全的基础架构是 LLM 安全开发、部署和运行的基础。它有助于降低与数据泄露、服务中断和网络间谍活动相关的风险。

LLM 安全性中的道德考量包括解决 AI 模型可能产生的偏见、滥用和社会影响。在 LLM 运营中建立透明度、公平性和问责制可确保这些系统得到负责任的使用并造福社会。

将道德作为 LLM 安全策略的核心组成部分，有助于增进信任、促进包容性并最大程度地减少伤害。符合道德的 AI 还有助于增强 AI 在应对复杂挑战方面的积极潜力。

二、谁负责 LLM 安全？

许多组织和最终用户通过网站或托管服务（例如 ChatGPT 和 Google 的 Gemini）使用 LLM。在这些情况下，模型安全和基础设施安全的责任主要由服务提供商承担。

然而，当组织在本地部署 LLM（例如通过 LLaMA 等开源选项或 Tabnine 等商业本地解决方案）时，他们还需要承担额外的安全责任。在这些情况下，部署和运营模型的组织需要共同承担确保其完整性和底层基础设施的责任。

三、软件供应链漏洞

LLM 可能通过其供应链中的漏洞（包括第三方库、框架或依赖项） 受到攻击。恶意行为者可能会利用这些漏洞来改变模型行为或获得未经授权的访问。

建立安全的开发生命周期和审查第三方组件是防范供应链攻击的关键。审计并持续监控供应链中的漏洞可以及时发现和补救威胁。

LLM 中不安全的插件会通过附加功能或扩展扩大攻击面，从而带来风险。这些插件可能包含危及整个模型安全性的漏洞。

确保插件遵循安全最佳实践并经过严格测试对于降低这种风险至关重要。开发人员必须在插件的设计和实施中优先考虑安全性，并采用身份验证、访问控制和数据保护等机制来防止漏洞利用。

LLM 中的过度代理是指模型以高于预期的自主性运行的情况，可能会做出对用户或组织产生负面影响的决策。设定明确的界限和实施监督机制对于控制 LLM 可采取的行动范围至关重要。

在自主权与约束和人为监督之间取得平衡可防止出现意外后果，并确保 LLM 在其设计参数范围内运行。制定道德准则和运营界限有助于管理与过度代理相关的风险。

过度依赖 LLM 而不考虑其局限性可能会导致信任错误，并可能导致关键系统出现故障。承认局限性并将人为判断纳入其中，可确保以平衡的方式利用 LLM 功能。

建立用 LLM 洞察力补充人类专业知识的系统，而不是完全取代人类的决策，可以减轻过度依赖的风险。

模型盗窃涉及未经授权访问和复制专有 LLM 配置和数据，带来知识产权和竞争风险。实施访问控制和加密模型数据有助于防止盗窃。

保护知识产权和保持竞争优势需要通过持续监控和其他先进的网络安全措施警惕模型盗窃。

四、OWASP LLM 十大网络安全风险 

以下是 OWASP大型语言模型十大安全风险的概述。

即时注入攻击利用了 LLM 中的漏洞，恶意输入可以操纵模型的输出。攻击者精心设计特定的输入，旨在触发意外操作或泄露，从而损害模型的完整性。即时注入还对依赖其输出的用户构成威胁

这种风险凸显了净化输入以防止被利用的重要性。解决该问题需要实施验证检查并使用上下文感知算法来检测和缓解恶意输入。

LLM 中不安全的输出处理可能会导致意外泄露敏感信息或生成有害内容。确保输出经过清理并符合隐私标准对于防止数据泄露和维护用户信任至关重要。监控和过滤模型输出对于维护安全的 AI 驱动应用程序至关重要。

借助安全的输出处理机制，开发人员可以降低与恶意或意外模型响应相关的风险。这些机制包括内容过滤器、机密性标签的使用以及上下文相关的输出限制，从而确保 LLM 交互的安全性和可靠性。

训练数据中毒攻击是指攻击者故意将恶意数据引入 LLM 的训练集，以扭曲其学习过程。这可能导致有偏见、不正确或恶意的输出，从而破坏模型的有效性和可靠性。

预防措施包括数据验证和异常检测技术，以识别和删除受污染的输入。采用数据完整性检查和提高训练数据的标准可以减轻中毒风险。

模型拒绝服务 (DoS ) 攻击针对 LLM 的可用性，通过向其发送大量请求或利用漏洞导致故障。这些攻击会阻碍用户访问 AI 服务，从而影响其性能和可靠性。 

防御 DoS 需要可扩展的基础设施和高效的请求处理协议。缓解策略包括速率限制、异常检测和分布式处理，以应对需求激增。

当 LLM 无意中泄露其训练数据集或用户输入中嵌入的机密或私人数据时，就会发生敏感信息泄露。由于模型能够从大量数据中汇总和概括信息，可能会泄露个人或专有信息，因此这种风险会进一步加剧。

为了解决这个问题，实施严格的数据匿名化流程并确保输出不包含可识别信息至关重要。定期审核和应用先进的数据保护技术也可以最大限度地减少敏感信息泄露的可能性。

五、LLM 安全性的最佳实践 

以下是一些可用于获得法学硕士学位的措施。

对抗性训练涉及在训练阶段将 LLM 暴露于对抗性示例，以增强其抵御攻击的能力。这种方法教会模型识别和响应操纵尝试，从而提高其稳健性和安全性。

通过将对抗性训练融入 LLM 开发和部署中，组织可以构建更安全的 AI 系统，以抵御复杂的网络威胁。

输入验证机制可防止恶意或不当输入影响 LLM 操作。这些检查可确保仅处理有效数据，从而保护模型免受即时注入和其他基于输入的攻击。

实施彻底的输入验证有助于维护 LLM 的安全性和功能，防止可能导致未经授权的访问或错误信息的攻击。

访问控制将与 LLM 的交互限制在授权用户和应用程序范围内，以防止未经授权的使用和数据泄露。这些机制可以包括身份验证、授权和审计功能，确保对模型的访问受到严密监控和控制。

通过实施严格的访问控制，组织可以减轻未经授权访问 LLM 相关的风险，从而保护宝贵的数据和知识产权。

安全执行环境将 LLM 与潜在的有害外部影响隔离开来，为 AI 操作提供受控环境。容器化和使用可信执行环境 (TEE) 等技术通过限制对模型运行时环境的访问来增强安全性。

为 LLM 创建安全的执行环境对于保护 AI 流程的完整性和防止利用操作基础设施内的漏洞至关重要。

联合学习允许 LLM 在多个设备或服务器上进行训练，而无需集中数据，从而降低隐私风险和数据暴露。这种协作方法通过分布式学习过程来增强模型安全性，同时将敏感信息保持在本地。

实施联合学习策略可提高安全性并尊重用户隐私，从而有助于开发安全且保护隐私的 LLM 应用程序。

差异隐私将随机性引入数据或模型输出，从而防止识别聚合数据集中的单个数据点。这种方法既保护了用户隐私，又允许模型从广泛的数据洞察中学习。

在 LLM 开发中采用差分隐私机制可确保敏感信息的机密性，增强数据安全性和用户对 AI 系统的信任。

偏见缓解技术可解决并减少 LLM 中现有的偏见，确保公平公正的结果。方法包括调整算法、重新平衡训练数据集以及持续监控输出中的偏见。通过积极努力缓解偏见，开发人员可以增强 LLM 应用程序的道德和社会责任。

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原文始发于微信公众号（StaticCodeAnalysis）：为什么保护大型语言模型 (LLM) 如此重要？