Anında enjeksiyon şu ana kadar Dil Modeli (LLM) bütünlüğüne önemli bir tehdit oluşturan çözülmemiş bir zorluktur. Bu risk, LLM’lerin doğrudan dış dünyayla etkileşime giren, veri almak veya eylemleri yürütmek için araçlar kullanan aracılara dönüştürüldüğü durumlarda özellikle endişe verici hale geliyor. Kötü niyetli aktörler, LLM’nin faaliyet gösterdiği gerçekliği çarpıtarak istenmeyen ve potansiyel olarak zararlı sonuçlar üretmek için hızlı enjeksiyon tekniklerinden yararlanabilirler.
Bu nedenle bu sistemlerin ve çalıştırdıkları aracıların bütünlüğünü korumak, LLM’ler tarafından erişilen araçlar ve verilerle ilgili gizlilik düzeylerine, hassasiyete ve erişim kontrollerine titizlikle dikkat edilmesini gerektirir.
Yüksek Lisans’lar, doğal dili anlama, tutarlı metin oluşturma ve özetleme, yeniden ifade etme, duygu analizi ve çeviri gibi çeşitli karmaşık görevleri üstlenme konusundaki benzeri görülmemiş yetenekleri nedeniyle yaygın ilgi görmüştür.
Yüksek Lisans’ları gerçekten farklı kılan şey, üzerinde eğitim aldıkları kapsamlı veri kümelerinden içgörüler elde ederek önceden programlanmış yanıtların ötesine geçerek “ortaya çıkan yetenekler” sergileme kapasiteleri ve kullanıcılarla etkileşimde bulunmalarının incelikli yollarıdır. İnsan muhakemesinin bazı yönlerine giderek daha fazla yaklaşabiliyor ve soruları buna göre yanıtlayabiliyorlar.
Bu yeni ortaya çıkan yeteneklerin üzerine inşa edilen, çığır açan iki araştırma makalesinde (Düşünce Zinciri İstemi Büyük Dil Modellerinde (CoT) Muhakeme Sağlar (CoT) ve ReAct) ortaya konduğu gibi, dış dünyayla aktif olarak etkileşim kurabilen Yüksek Lisans destekli aracıların potansiyel gelişimidir. Dil Modellerinde Akıl Yürütme ve Eylemin Sinerjileştirilmesi.
CoT, LLM’lerin ara adımlarda düşünmelerini teşvik ederek muhakeme yeteneklerini geliştirecek bir teknik sunar. ReAct, LLM’lerin dış dünyayla etkileşim için “araçlara” erişmesine izin vererek daha da ileri gidiyor. Bu çerçeveler, karmaşık görevler için çeşitli harici sistemlerle sorunsuz bir şekilde arayüz oluşturabilen güçlü aracılar oluşturmak için bir plan sağlar. LangChain açık kaynak projesi, bu teknikleri geliştirici topluluğunun kullanımına sunarak popüler hale getirdi.
Bununla birlikte, LLM acentelerini, özellikle de harici araçlar ve sistemlerle arayüz oluşturanları uygulamaya koymanın yolu, zorluklardan yoksun değildir. Olağanüstü yeteneklerine rağmen, bu aracılar araçları uygun şekilde kullanma ve belirli politikalara bağlı kalma konusunda zorluk yaşayabilirler, bu da onların üretim ortamlarında pratik olarak benimsenmesini şimdilik olanaksız hale getirebilir.
Bu zorlukların aşılacağını ve üretim için LLM destekli aracıların kullanılmasının çok daha etkili ve güvenilir hale geleceğini varsaymak oldukça mantıklı olacaktır. Fırsat ve tehlikenin birleşiminin daha belirgin hale geleceği yer burasıdır.
Üretimde LLM’nin benimsenmesinin fırsatları ve tehlikeleri
Kuruluşlar LLM destekli aracıları benimsemeye ve gerçek dünya senaryolarına entegre etmeye yaklaştıkça, saldırganların hızlı enjeksiyon ve “jailbreak” teknikleriyle bir aracıyı kafası karışmış bir yardımcıya dönüştürebilme tehdidi ortaya çıkıyor.
İstemi enjeksiyon, geleneksel sistemlerdeki enjeksiyon saldırılarına benzer bir kavramdır; SQL enjeksiyonu bunun dikkate değer bir örneğidir. LLM’ler söz konusu olduğunda, saldırganlar LLM yanıtlarını manipüle etmek için girdiler oluşturduğunda ve bunları amaçlanan sistem veya kullanıcı amacından ziyade kendi hedeflerine göre ayarladığında hızlı enjeksiyon gerçekleşir.
Anında enjeksiyonun etkisi dağıtım bağlamına göre değişir. Sınırlı dış erişime sahip izole ortamlarda etkiler ihmal edilebilir düzeyde olabilir. Bununla birlikte, küçük anlık enjeksiyonlar bile, araç erişimiyle daha geniş sistemlere entegre edildiğinde önemli sonuçlara yol açabilir.
Bir e-ticaret web sitesinde sipariş asistanı olarak görev yapan bir Yüksek Lisans temsilcisinin senaryosunu hayal edin. Kullanıcılar acente ile sohbet ederek siparişleri hakkında bilgi isteyebilir; ayrıca acenteye belirli koşullar altında bir sipariş için geri ödeme yapmasına olanak tanıyan araçlar verilir. Bu senaryoda, aracıyı araçlarını kötüye kullanmaya (örneğin, farklı kullanıcılara ait siparişleri açığa çıkarmaya veya hatta uygun olmayan siparişler için geri ödeme yapmaya) zorlamak için istem ekleme kullanılabilir.
Ani enjeksiyonlardan kaynaklanan olası sonuçları azaltmak için çok yönlü bir yaklaşım
LLM’lerde hızlı enjeksiyonun ele alınması, SQL enjeksiyonları gibi geleneksel güvenlik açıklarına kıyasla farklı zorluklar sunar. Bu tür senaryolarda, dilin yapılandırılmış doğası, bir sözdizimi ağacında ayrıştırmaya ve yorumlamaya izin vererek, temel sorgu (kod) ile kullanıcı tarafından sağlanan veriler arasında ayrım yapılmasını mümkün kılar ve kullanıcı girişini işlemek için parametreli sorgular gibi çözümlere olanak tanır. güvenli bir şekilde.
Buna karşılık, LLM’ler, sözdizimi ağaçlarına ayrıştırılmadan veya talimatların verilerden net bir şekilde ayrılmasına gerek kalmadan, her şeyin esas olarak kullanıcı girdisi olduğu doğal dil üzerinde çalışır. Yapılandırılmış bir formatın bulunmaması, meşru istemler ile kötü niyetli girdiler arasında kolayca ayrım yapamadığı için LLM’leri doğası gereği enjeksiyona karşı duyarlı hale getirir.
Herhangi bir savunma ve hafifletme stratejisi, saldırganların eninde sonunda istemleri başarılı bir şekilde enjekte edebilecekleri varsayımıyla oluşturulmalıdır.
İlk olarak, sıkı ayrıcalık kontrollerinin uygulanması, LLM’lerin yalnızca temel bilgilere erişebilmesini sağlayarak olası ihlal noktalarını en aza indirir. İstenmeyen LLM eylemlerine (genellikle döngüdeki insan olarak anılır) karşı koruma sağlamak amacıyla bir doğrulama katmanı eklemek için kritik operasyonlar için insan gözetimini de dahil etmeliyiz.
Ayrıca, gerçek kullanıcı istemlerini diğer içeriklerden ayırmaya çalışan OpenAI Sohbet İşaretleme Dili (ChatML) gibi çözümleri de benimsememiz gerekiyor. Mükemmel olmasalar da harici veya manipüle edilmiş girdilerin etkisini azaltırlar.
Açık güven sınırları belirleyerek, LLM’lere güvenilmez muamelesi yapıyoruz, karar vermede her zaman harici kontrolü sürdürüyoruz ve potansiyel olarak güvenilmez LLM yanıtlarına karşı tetikte oluyoruz.
Yüksek Lisans’lara araçlara erişim izni verildiğinde katı güven sınırlarının uygulanması çok önemlidir. Yüksek Lisans’lar tarafından erişilen araçların aynı veya daha düşük standartlarla hizalandığından emin olmak önemlidir. gizlilik seviyesi ve bu sistemlerin kullanıcılarının LLM’nin erişebileceği her türlü bilgiye gerekli erişim haklarına sahip olduğu.
Uygulamada bu, bir LLM’nin erişebileceği harici araçların ve veri kaynaklarının kapsamının kısıtlanmasını ve dikkatli bir şekilde tanımlanmasını gerektirir. Araçlar, LLM’lerin girdilerine olan güveni en aza indirecek, verilerini titizlikle doğrulayacak ve aracıya sağladıkları özgürlük derecesini sınırlayacak şekilde tasarlanmalıdır.
Yüksek Lisans destekli acentelerin heyecan verici yolunda yürümeye devam ederken, onların güvenlik ve güvenilirliklerini sağlamak her şeyden önemli hale geliyor. Önemli olan sadece bu ajanların yeteneklerini arttırmak değil, aynı zamanda operasyonlarını şu anda kaçınılmaz olan manipülasyona karşı koruyan sınırları ve kontrolleri tanımlamaktır. Yüksek Lisans’ın geleceği umut vericidir, ancak bu yalnızca coşku ve ihtiyat dengesiyle yaklaşılması halinde mümkündür.