موارد ضروری که باید برای امنیت LLM در نظر بگیرید

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به سرعت در حال دگرگون کردن نحوه انجام کارها هستند و به بخش جدایی‌ناپذیر کسب و کارها تبدیل می‌شوند. همانطور که این مدل‌های قدرتمند گسترش می‌یابند، به هدف‌های جذابی برای مجرمان سایبری نیز مبدل می‌گردند. تهدیدات و خطرات ناشی از این مدل‌ها به طور مستمر در حال افزایش است.

حدود ۶۷٪ از سازمان‌ها مدل‌های زبانی بزرگ را در فعالیت‌های خود به کار برده‌اند و مهندسان داده قصد دارند تا طی یک سال آینده از LLM در تولید استفاده کنند. این پذیرش سریع، شمشیری دولبه است؛ در حالی که نمایانگر نوآوری و پیشرفت می باشد اما مجرمان سایبری تمرکز خود را روی این فناوری‌های جدید متمرکز کرده‌اند.

برای پیشی گرفتن از تهدیدات، امنیت LLM باید در همان روز اول درون پروتکل‌های امنیتی گسترده‌تری که دارید ادغام شود، به ویژه اگر از آنها در محیط‌های شرکتی با داده‌های حساس استفاده می‌کنید. چک لیست امنیتی LLM می‌تواند به شما کمک کند تا پروتکل‌ها و تدابیر امنیتی را به شیوه‌ای سازمان‌یافته پیاده‌سازی نمایید.

امنیت LLM چیست؟

امنیت LLM بر حفاظت از مدل‌های زبانی بزرگ در برابر تهدیداتی متمرکز می باشد که ممکن است دقت و ایمنی کاربران را تحت تاثیر قرار دهند. مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT-4 از OpenAI، جمینای گوگل و Azure AI مایکروسافت، به طور فزاینده‌ای برای انجام وظایف حیاتی، مانند بهبود تعاملات مشتری و ساده‌سازی تحلیل‌های پیچیده داده‌ها، استفاده می‌شوند.

اما مهم است بدانید این مدل‌ها در برابر حملاتی مانند مسمومیت مدل (model poisoning)، جایی که داده‌های مضر فرایند آموزش آنها را مختل می‌کنند و حملات تخاصمی (adversarial attacks) برای فریب مدل ها، آسیب‌پذیر هستند. همچنین، امکان دسترسی غیرمجاز و نفوذ به داده های اختصاصی کاربران یا داده های آموزشی وجود دارد.

چرا به یک چک لیست برای حفظ امنیت LLM نیاز دارید؟

معماری پیچیده و داده‌های گسترده‌ای که در LLM ها به کار می‌روند، آسیب‌پذیری‌های منحصر به فردی ایجاد می‌کنند که ممکن است در سایر بخش‌های توسعه نرم‌افزار وجود نداشته باشند. یکی از این نمونه‌ها، خطر دستکاری تخاصمی (adversarial manipulation) است که می‌تواند یکپارچگی مدل‌های شما را به خطر بیندازد. این چالش‌های امنیتی با تغییر الزامات تطابقی پیچیده‌تر می‌شوند.

چک لیست امنیت LLM یک روش جامع برای مدیریت سیستماتیک این خطرات ارائه می‌دهد. به طور خاص، یک چک لیست اکسل فرآیند پیگیری تدابیر امنیتی LLM را ساده می‌کند، به نحوی که بروزرسانی‌ها و بررسی ها راحت تر انجام می‌شوند. این فرمت از مستندسازی دقیق شیوه‌های امنیتی نیز پشتیبانی می‌کند که برای تأیید تطابق و آمادگی جهت ممیزی‌ها ضروری است.

تصویر(۱)

نظارت و ثبت فعالیت‌های LLM به طور منظم، یکی از اجزای کلیدی این چک لیست امنیتی است که به شناسایی ناهنجاری‌ها قبل از گسترش آنها کمک می‌کند. پیاده‌سازی چنین شیوه‌هایی می‌تواند عملکرد عملیاتی را با کاهش نرخ شکست تغییرات بهبود بخشد که معیاری حیاتی برای حفظ قابلیت اطمینان است.

تهدیدات رایج برای امنیت LLM ها

مدل‌های زبانی بزرگ در برابر چندین تهدید امنیتی، از جمله حملات تخاصمی، نشت داده‌ها و دسترسی غیرمجاز آسیب‌پذیر هستند. این آسیب‌پذیری‌ها می‌توانند با سوءمدیریت وابستگی‌های شخص ثالث (third-party) پیچیده‌تر شوند. ابزارهایی مانند NPM audit با اسکن وابستگی‌ها به کاهش خطرات کمک می‌کنند و آسیب‌پذیری‌ها را در مراحل اولیه توسعه شناسایی می‌نمایند.

در لیست زیر تهدیدات رایج برای امنیت LLM ها آورده شده است:

• نشت داده‌ها: LLM ها ممکن است به طور اتفاقی اطلاعات حساس موجود در داده‌های آموزشی خود را افشا کنند. این اتفاق زمانی می‌تواند رخ دهد که مدل، جزئیات شخصی یا محرمانه‌ای را در خروجی ارائه کند. این مورد معمولاً به دلیل عدم دقت در فرآیند ناشناس‌سازی داده‌ها می باشد.
• مسمومیت مدل: مهاجمان ممکن است داده‌های مخرب را وارد مجموعه داده‌های آموزشی کنند تا امنیت LLM را مختل نمایند. این موضوع می‌تواند موجب تولید خروجی‌های مغرضانه یا مضر شود که ممکن است هدف مهاجم را دنبال کرده یا درب های پشتی (backdoors) را وارد مدل کنند و یکپارچگی آن را به خطر بیندازد.
• حملات تخاصمی: این حملات با ایجاد تغییرات جزئی و هدفمند در ورودی‌ها، از نقاط ضعف مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) سوءاستفاده می‌کنند. ورودی‌های خاص و برنامه‌ریزی‌شده می توانند مدل را فریب داده و به تولید خروجی‌های اشتباه یا خطرناک وادار نمایند که می‌تواند به تصمیم‌گیری‌های نادرست یا کاهش اعتماد پذیری سیستم منجر شود.

تصویر(۲)

• دسترسی غیرمجاز: اگر تدابیر امنیتی کافی نباشد، LLM ها در برابر دسترسی غیرمجاز آسیب‌پذیر هستند. مهاجمان می‌توانند از ضعف در کنترل دسترسی ها سوءاستفاده کنند تا با ورود به مدل، آن را دستکاری نموده یا اطلاعات حساس را استخراج نمایند.

پاک‌سازی صحیح خروجی‌های LLM برای جلوگیری از انتشار محتوای مخرب ضروری است. این اقدام با تلاش‌های گسترده‌تر برای برقراری امنیت زنجیره تامین نرم‌افزار هماهنگ می باشد، به ویژه جایی که خطرات امنیتی باید در تمام مراحل توسعه، از جمله امنیت SaaS، مورد بررسی قرار گیرند.

در محیط‌های حساس، کنترل دسترسی اجباری (MAC) می‌تواند یک لایه امنیتی اضافی فراهم کند تا دسترسی به داده‌های حیاتی با دقت تنظیم شود و اطمینان حاصل گردد که امنیت حتی در سیستم‌های توزیع‌شده نیز برقرار است.

تدابیر کلیدی برای امنیت LLM ها

برای محافظت از مدل‌های زبانی بزرگ در برابر تهدیدات مختلف، تدابیر امنیتی خاصی باید پیاده‌سازی شوند. این تدابیر شامل موارد زیر است:

1. اعتبارسنجی یکپارچگی داده‌های آموزشی: داده‌های آموزشی باید به دقت بررسی شوند تا اطمینان حاصل گردد که هیچ داده مضر یا نادرستی به مدل وارد نمی‌شود. این کار می‌تواند با استفاده از ابزارهای اعتبارسنجی داده مانند TensorFlow Data Validation (TFDV) انجام گردد.
2. پاک‌سازی داده‌های ورودی: داده‌ها باید قبل از وارد شدن به مدل با دقت بررسی شوند تا ورودی‌های مضر شناسایی و حذف گردند.
3. پیاده‌سازی کنترل کننده دسترسی: دسترسی مدل‌ها باید به طور دقیق کنترل شود تا فقط کاربران مجاز بتوانند به منابع حساس دسترسی پیدا کنند. این امر شامل استفاده از احراز هویت چند مرحله‌ای (MFA)، تعیین دقیق نقش‌ها و تخصیص مجوزهای دسترسی می‌شود.
4. جداسازی ورودی‌های کاربران از عملکردهای سیستم: به منظور افزایش امنیت LLM باید ورودی‌های کاربران را از فرآیندهای مدل جدا کرد. این کار می‌تواند با استفاده از پیش‌پردازش و فیلتر کردن ورودی‌ها انجام شود.
5. بررسی و پاک‌سازی خروجی‌ها: پس از پردازش داده‌ها توسط مدل، خروجی‌های آن باید به دقت بررسی و پاک‌سازی شوند تا از انتشار محتوای حساس یا مضر جلوگیری به عمل آید.
6. انجام آزمایش برای یافتن آسیب‌پذیری‌های خصمانه: باید آزمایش‌هایی برای شبیه‌سازی حملات و شناسایی آسیب‌پذیری‌های مدل انجام شود تا اطمینان حاصل گردد که مدل در برابر تهدیدات فریبکارانه مقاوم است.

تصویر(۳)

7. تامین کانال‌های ارتباطی: برای حفاظت داده‌های منتقل‌شده بین سیستم‌ها، باید از پروتکل‌های رمزنگاری امن مانند TLS/SSL استفاده شود. این پروتکل‌ها اطمینان حاصل می‌کنند که داده‌ها رمزگذاری شده و از دسترسی یا رهگیری غیرمجاز محافظت می‌شوند. 
8. انجام آزمایش‌های نفوذ: آزمایش‌های نفوذ باید به طور منظم انجام شوند تا آسیب‌پذیری‌های مدل شناسایی و اصلاح گردند. این آزمایش‌ها به شبیه‌سازی حملات واقعی و شناسایی تهدیدات جدید کمک می‌کنند.
9. استفاده از کنترل نسخه در مدل: هر تغییر در مدل باید تحت کنترل دقیق قرار گیرد تا هرگونه تغییرات مشکوک شناسایی و پیگیری شود.
10. نظارت مستمر بر فعالیت‌های سیستم: نظارت مستمر بر فعالیت‌های سیستم مدل، شامل پیگیری عملکرد و رفتار آن، کمک می‌کند تا هرگونه فعالیت مشکوک شناسایی و اقدامات اصلاحی به موقع انجام گردد.

چگونه باید از چک لیست برای امنیت LLM استفاده شود

چک لیست امنیتی LLM خطراتی که از توسعه اولیه مدل تا نظارت مستمر می‌تواند ایجاد شود را  پوشش می‌دهد. برای استفاده حداکثری از چک لیست، موارد زیر اهمیت دارند:

• اولویت‌بندی گزینه های چک لیست بر اساس خطرات
• ادغام امنیت در روال کار روزانه
• خودکارسازی در صورت امکان
• بررسی های امنیتی منظم
• مستندسازی و پیگیری پیاده‌سازی

نتیجه‌گیری

با گسترش سریع استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM ها) در صنایع و سازمان‌ها، اهمیت تامین امنیت این مدل‌ها به عنوان یکی از اولویت‌های اصلی کسب‌وکارها غیرقابل انکار است. تهدیداتی مانند نشت داده‌ها، مسمومیت مدل، حملات تخاصمی و دسترسی غیرمجاز تنها بخشی از خطراتی هستند که ممکن است عملکرد و امنیت LLM ها را تحت تأثیر قرار دهند.

با اتخاذ رویکردی جامع و استفاده از تدابیر امنیتی کلیدی، مانند اعتبارسنجی داده‌های آموزشی، پاک‌سازی ورودی‌ها، کنترل دسترسی و نظارت مداوم، می‌توان این مدل‌ها را در برابر تهدیدات محافظت کرد. بهره‌گیری از چک لیست‌های امنیتی سازمان‌یافته نیز به شرکت ها کمک می‌کند تا امنیت LLM را در فرآیندهای روزانه خود نهادینه کرده و از عملکرد صحیح و پایدار آنها اطمینان حاصل کنند.

نهایتا، در جهانی که فناوری با سرعت بالا پیشرفت می‌کند، اتخاذ تدابیر امنیتی پیشگیرانه و پایبندی به اصول حاکمیت داده‌ها (مجموعه قوانین و سیاست ها جهت استفاده از داده ها)، نقشی حیاتی در حفظ یکپارچگی و موفقیت بلندمدت مدل‌های زبانی بزرگ ایفا می‌کند. امنیت نه تنها یک نیاز بلکه شرط بقا و پیشرفت در عصر هوش مصنوعی است.