Согласно статистике генеративного ИИ, 70% из 500 ведущих ИТ-руководителей указали, что планируют отдать приоритет генера

[jisansorkar12]

Генеративный ИИ , включая степень магистра права , преобразует отрасли: ожидается, что к 2026 году его примут более 80% предприятий.1 Однако этот быстрый рост создает новые риски безопасности, делая тестирование на проникновение критически важной стратегией защиты.

Мы изучаем риски LLM и то, как тестирование на проникновение (пентестинг) может их снизить и повысить безопасность ИИ .

Какие распространенные приложения LLM можно подвергнуть пентесту?
Боты обслуживания клиентов
Эти чат-боты для обслуживания клиентов на основе искусственного интеллекта обрабатывают запросы клиентов и оказывают поддержку. Пентестинг может помочь обнаружить уязвимости, такие как внедрение подсказок или утечка данных, гарантируя, что эти системы не раскроют конфиденциальную информацию клиентов.

Генерация контента
LLM используются для создания письменного контента, от статей до маркетинговых материалов. Тестирование этих систем может гарантировать, что они не будут непреднамеренно производить или распространять вредную или вводящую в заблуждение информацию из-за манипуляций или враждебных атак.

Инструменты анализа настроений
Широко используемые в мониторинге социальных сетей и анализе рынка, инструменты анализа настроений анализируют текст для определения настроений. Пентестинг может проверять наличие предубеждений или уязвимостей, которые могут исказить результаты анализа, что приведет к неверным бизнес-идеям.

Услуги перевода
Переводческие сервисы на основе ИИ являются обычными приложениями LLM. Эти системы можно протестировать на восприимчивость к инъекционным атакам, которые могут привести к некорректным или оскорбительным переводам.

Персонализированные системы рекомендаций
Независимо от того, используются ли эти системы для шопинга, развлечений или курирования контента, их можно подвергнуть пентесту, чтобы предотвратить атаки с целью отравления данных, которые могут исказить рекомендации.

Образовательные и репетиторские приложения
Приложения на основе искусственного интеллекта, которые обеспечивают помощь в обучении или репетиторство, можно протестировать на наличие уязвимостей, которые могут быть использованы для предоставления неверной информации или компрометации данных учащихся.

Инструменты обеспечения соответствия и юридической помощи
Эти инструменты юридической помощи помогают организациям поддерживать соответствие правилам или предоставлять юридические консультации. Тестирование имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы они были не только точными, но и защищенными от атак, которые могут привести к юридическим последствиям.

10 основных уязвимостей OWASP, связанных с LLM
Рейтинг OWASP Top 10 для приложений с большими языковыми моделями специально разработан для устранения уязвимостей безопасности в системах, использующих большие языковые модели.2 Наша статья «Риски безопасностидляLLM» подробно рассматривает эти вопросы; здесь мы рассмотрим, как тестирование на проникновение может смягчить эти уязвимости.

Внедрение подсказок (LLM01) : злоумышленники манипулируют LLM с помощью специально созданных входных данных, заставляя модель выполнять непреднамеренные действия.
Инструменты для пентестинга могут имитировать как прямые, так и косвенные атаки с подсказками, чтобы проверить, насколько хорошо система идентифицирует и нейтрализует вредоносные входы. Это помогает усилить процессы проверки входов и внедрить надежные меры по санитарии.
Небезопасная обработка выходных данных (LLM02) : этот риск возникает, когда выходные данные LLM не проходят надлежащую очистку, что приводит к потенциальным нарушениям безопасности, таким как выполнение кода или раскрытие данных.
Пытаясь эксплуатировать выходы различными способами, пентестинг может выявить уязвимости, где выходы не подвергаются должной санации. Это может привести к улучшению процедур обработки выходов для предотвращения эксплойтов безопасности в нисходящем направлении.
Отравление обучающих данных (LLM03) : Внесение уязвимостей или предубеждений в модель во время обучения может поставить под угрозу ее безопасность, эффективность или этическое поведение.
Инструменты для пентестинга могут тестировать устойчивость модели к вредоносным входным данным, предназначенным для изменения ее поведения. Это помогает усилить меры безопасности в отношении обработки данных и сред обучения моделей.
Отказ в обслуживании модели (LLM04) : перегрузка LLM ресурсоемкими операциями может привести к сбоям в обслуживании и увеличению эксплуатационных расходов.
Нагружая модель ресурсоемкими запросами, пентестинг может оценить устойчивость системы к атакам типа «отказ в обслуживании». Это может помочь в реализации ограничения скорости, кэширования и других защитных мер.
Уязвимости цепочки поставок (LLM05) : LLM, использующие скомпрометированные компоненты, сервисы или наборы данных, могут пострадать от утечек данных и сбоев системы.
Пентестинг может включать тестирование сторонних компонентов и сервисов на предмет уязвимостей, которые могут повлиять на большую языковую модель. Это помогает гарантировать, что все части цепочки поставок безопасны и надежны.
Раскрытие конфиденциальной информации (LLM06) : существует риск того, что LLM раскроют конфиденциальную информацию в своих выходных данных, что приведет к нарушению конфиденциальности и потенциальным нарушениям безопасности.
Благодаря целенаправленному зондированию и тестированию выходных данных пентестинг может выявить сценарии, в которых модель может утечь конфиденциальной информации, что приведет к улучшению механизмов конфиденциальности данных и фильтрации выходных данных.
Небезопасная конструкция плагина (LLM07) : плагины для LLM, которые обрабатывают ненадежные входные данные или не имеют достаточного контроля доступа, могут быть использованы злоумышленниками, что может привести к серьезным нарушениям безопасности.
Атакуя плагины напрямую, тестировщики могут выявить слабые места в их конструкции и реализации, поощряя более эффективные методы обеспечения безопасности при разработке и интеграции плагинов.
Чрезмерное влияние (LLM08) : предоставление LLM слишком большой автономии или функциональности может привести к непреднамеренным действиям, которые могут поставить под угрозу безопасность системы.
Можно провести испытания, чтобы оценить, как модель ведет себя при высоком уровне автономности, гарантируя наличие проверок безопасности для предотвращения непреднамеренных действий.
Чрезмерная зависимость (LLM09) : чрезмерная зависимость от результатов LLM без критической оценки может привести к принятию необоснованных решений и выявлению уязвимостей безопасности.
Пентестинг может помочь продемонстрировать потенциальные подводные камни чрезмерного доверия к результатам модели без проверки, подчеркивая важность ручного контроля и проверки в процессах принятия решений.
Кража модели (LLM10) : несанкционированный доступ, копирование или кража запатентованных LLM могут привести к значительным потерям, включая утечку конфиденциальной информации.
Тесты безопасности могут имитировать атаки, направленные на доступ к модели или ее копирование, помогая усилить защиту от несанкционированного доступа и утечки данных.
Какие риски кибербезопасности связаны с LLM, и как пентестинг может их обнаружить/уменьшить?
1. Конфиденциальность данных и утечка
LLM требуют доступа к огромным объемам данных, часто включая конфиденциальную или конфиденциальную информацию. Существует риск того, что модель может непреднамеренно раскрыть эти данные в своих ответах или что злоумышленники могут извлечь такую ​​информацию с помощью сложных методов запросов, известных как атаки извлечения данных.

Моделирование сложных запросов : проверяется реакция модели на различные входные данные, проверяется непреднамеренное раскрытие конфиденциальной информации.
Анализ обработки и вывода данных : обеспечение того, чтобы данные, обрабатываемые LLM, не раскрывали конфиденциальную информацию в какой-либо форме, и реализация анонимизации данных при необходимости.
2. Атаки противника
LLM могут быть уязвимы для состязательных атак, когда злоумышленники литва whatsapp номер телефона вводят намеренно созданные данные, чтобы обмануть модель и заставить ее совершать ошибки или раскрывать конфиденциальную информацию. Это может быть особенно тревожно, если модель используется в средах, чувствительных к безопасности.

Имитация атак : инструменты пентестинга создают входные данные, которые пытаются обмануть модель, заставив ее совершать ошибки или раскрывать конфиденциальные данные, оценивая устойчивость модели.
Реализация надежной защиты : на основе результатов пентеста можно настроить модели для обнаружения и отклонения вредоносных входных данных с использованием таких методов, как проверка входных данных и состязательное обучение.
3. Безопасность API
Если доступ к модели осуществляется через API, существуют риски, связанные с безопасностью API, такие как несанкционированный доступ, атаки типа «отказ в обслуживании» или использование уязвимостей в дизайне и реализации API для получения доступа к базовым системам. Практики тестирования API обычно смягчают эти риски.

Тестирование конечных точек API : пентесты могут выявлять уязвимости в том, как API обрабатывают данные, аутентифицируют пользователей и управляют доступом.
Защита конечных точек : внедрение более надежной аутентификации, ограничения скорости и шифрования для защиты API от несанкционированного доступа и атак.