Отчет Kili Technology: Уязвимости больших языковых моделей последнего поколения

Французский стартап Kili Technology опубликовал отчет, посвященный безопасности современных больших языковых моделей (LLM) — таких как CommandR+, Llama 3.2 и GPT-4o. Исследование проливает свет на слабые места этих систем, демонстрируя, что они остаются уязвимыми для сложных методов взлома, несмотря на меры предосторожности.

Основные результаты исследования

1. Успешность атак с использованием шаблонов

Kili Technology провела анализ эффективности дезинформационных атак на основе шаблонов, используя технику Few/Many Shot Attacks. Этот метод позволяет манипулировать языковыми моделями, предоставляя примеры запросов, которые намеренно формируют ложные или вредоносные выводы. Основные выводы:

• Высокая успешность атак: Частота успешных манипуляций достигала 92,86%, что свидетельствует о серьезных уязвимостях моделей.
• Пример использования: Злоумышленники могут использовать цепочки примеров для обхода встроенных этических ограничений.

2. Различия между языками

Исследование выявило, что модели реагируют на запросы по-разному в зависимости от языка:

• Английский язык оказался более подвержен атакам, что, вероятно, связано с тем, что модели обучены большему количеству данных на английском.
• Французский язык показал более устойчивую работу, но манипуляции также были возможны, особенно с использованием сложных шаблонов.

3. Эрозия этических барьеров

Исследователи обнаружили, что при длительном взаимодействии с пользователем модели могут ослаблять свою защиту от выполнения вредоносных запросов. Это указывает на возможность постепенного обхода этических ограничений.

Анализ методов атак: Few/Many Shot Attacks

Few/Many Shot Attacks — это техника, в которой модели предоставляются примеры (шоты), создающие контекст для манипуляции.

• Few-Shot: Модель получает ограниченное количество примеров, но они подобраны так, чтобы направить ответы в нужное русло.
• Many-Shot: Используется большое количество примеров для формирования устойчивого шаблона ответа.

Как это работает:

1. Шаблон запроса: Пользователь формирует цепочку примеров, где модель обучается отвечать с определенным уклоном.
2. Манипуляция: Введение нового вопроса, который вынуждает модель применять те же закономерности, приводит к выдаче манипулятивного ответа.

Риски:

• Дезинформация: Использование техники для создания фальшивых новостей или обмана пользователей.
• Обход ограничений: Встроенные этические фильтры могут игнорироваться, если запрос подан в контексте ранее заданных примеров.

Практическое значение результатов

1. Для разработчиков LLM

Результаты исследования подчеркивают необходимость усиления механизмов безопасности. Предлагаемые меры:

• Динамическая проверка запросов: Внедрение алгоритмов, отслеживающих контекст взаимодействия и предотвращающих манипуляции.
• Многоязычные тесты: Учет особенностей работы моделей на разных языках.

2. Для пользователей

Понимание уязвимостей моделей поможет компаниям, использующим LLM, минимизировать риски:

• Обучение сотрудников: Пользователи должны быть предупреждены о возможных сценариях манипуляции.
• Интеграция дополнительных фильтров: Установление слоев контроля на уровне приложений.

3. Этические аспекты

Длительное взаимодействие с моделями может создать иллюзию доверия, что особенно опасно в критических областях, таких как здравоохранение или финансы. Важно разработать правила, ограничивающие продолжительность или сложность сеансов взаимодействия.

Заключение

Исследование Kili Technology выявляет серьезные проблемы в текущем поколении LLM, несмотря на их значительные успехи. Главные вызовы, которые предстоит решить разработчикам:

1. Устойчивость к дезинформации: Создание механизмов противодействия шаблонным атакам.
2. Универсальная безопасность: Обеспечение одинаково высокой защиты для всех языков.
3. Долгосрочная защита: Разработка методов предотвращения эрозии этических барьеров.

Эти выводы подчеркивают необходимость комплексного подхода к обучению и тестированию больших языковых моделей, чтобы минимизировать их использование в злоумышленных целях.

Список источников

1. Kili Technology. LLM Security Benchmark Report.
2. Hugging Face. Many-Shot Jailbreaking Techniques.
3. OpenAI. [Best Practices for Secure AI Deployment].
4. Современные подходы к разработке многоязычных LLM: текущие проблемы и решения, 2023.