大型语言模型(LLM)的十大漏洞-51CTO.COM

在人工智能(AI)领域，大型语言模型(LLM)的力量和潜力是不可否认的，尤其是在OpenAI发布ChatGPT和GPT-4等突破性版本之后。如今，市场上有许多专有的和开源的LLM正在彻底改变行业，并为企业运作方式带来革命性的变化。尽管转型迅速，但LLM仍存在许多必须解决的漏洞和缺点。

例如，LLM可以通过批量生成类似人类的个性化鱼叉式网络钓鱼消息来进行网络攻击。最新研究表明，通过制作基本提示，使用OpenAI的GPT模型创建独特的鱼叉式网络钓鱼消息是多么容易。如果不加以解决，LLM漏洞可能会损害LLM在企业规模上的适用性。

本文将讨论主要的LLM漏洞，并讨论组织如何克服这些问题。

随着LLM的力量不断激发创新，了解这些尖端技术的漏洞非常重要。以下是与LLM相关的十大漏洞以及解决每个挑战所需的步骤。

LLM的性能很大程度上依赖于训练数据的质量。恶意行为者可以操纵这些数据，引入偏见或错误信息来损害输出。

解决方案：为了缓解此漏洞，严格的数据管理和验证流程是必不可少的。培训数据的定期审核和多样性检查有助于识别和纠正潜在问题。

LLM生成代码的能力为未经授权的访问和操作引入了一个向量。恶意行为者可以注入有害代码，从而破坏模型的安全性。

解决方案：采用严格的输入验证、内容过滤和沙箱技术可以抵消这种威胁，确保代码安全。

通过欺骗性提示操纵LLM可能会导致意想不到的输出，从而促进错误信息的传播。通过开发利用模型偏差或限制的提示，攻击者可以诱使人工智能生成与其议程相符的不准确内容。

解决方案：建立即时使用的预定义指南，并改进即时工程技术可以帮助减少这种LLM漏洞。此外，微调模型以更好地与期望的行为保持一致可以提高响应的准确性。

LLM无意中为服务器端请求伪造(SSRF)攻击创造了机会，使威胁参与者能够操纵内部资源，包括API和数据库。这种利用使LLM面临未经授权的提示启动和机密内部资源的提取。此类攻击绕过安全措施，造成数据泄露和未经授权的系统访问等威胁。

解决方案：集成输入清理和监控网络交互可防止基于SSRF的攻击，从而增强整体系统安全性。

过度依赖LLM生成的内容，而不进行事实核查可能会导致不准确或捏造信息的传播。此外，LLM倾向于“产生幻觉”，产生看似合理但完全虚构的信息。用户可能会因其连贯的外观而错误地认为内容是可靠的，从而增加了错误信息的风险。

解决方案：将人工监督纳入内容验证和事实检查，确保更高的内容准确性并维护可信度。

不充分的一致性是指模型的行为与人类价值观或意图不一致的情况。这可能会导致LLM产生冒犯性、不恰当或有害的输出，可能导致声誉受损或助长不和。

解决方案：实施强化学习策略，使人工智能行为与人类价值观保持一致，从而遏制差异，促进符合道德的人工智能互动。

沙盒涉及限制LLM功能以防止未经授权的操作。沙箱不充分可能会使系统面临执行恶意代码或未经授权的数据访问等风险，因为模型可能超出其预期边界。

解决方案：为了确保系统完整性，形成针对潜在漏洞的防御至关重要，这涉及到强大的沙盒、实例隔离和保护服务器基础设施。

管理不善的错误可能会泄露有关LLM架构或行为的敏感信息，攻击者可以利用这些信息来获取访问权限或设计更有效的攻击。正确的错误处理对于防止无意中泄露可能帮助威胁行为者的信息至关重要。

解决方案：建立全面的错误处理机制来主动管理各种输入，可以增强基于LLM的系统的整体可靠性和用户体验。

由于其经济价值，LLM可能成为有吸引力的盗窃目标。威胁行为者可以窃取或泄露代码库，并复制或将其用于恶意目的。

解决方案：组织可以采用加密、严格的访问控制和持续监控保护措施来防止模型盗窃尝试，以保持模型的完整性。

不充分的访问控制机制使LLM面临未经授权使用的风险，从而为恶意行为者提供了利用或滥用该模型以达到其恶意目的的机会。如果没有强大的访问控制，这些参与者可以操纵LLM生成的内容，损害其可靠性，甚至提取敏感数据。

解决方案：强大的访问控制可防止未经授权的使用、篡改或数据泄露。严格的访问协议、用户身份验证和警惕的审核可阻止未经授权的访问，从而增强整体安全性。

利用LLM漏洞会带来深远的后果。从传播错误信息到促进未经授权的访问，这些漏洞的后果凸显了负责任的人工智能开发的迫切需要。

开发人员、研究人员和政策制定者必须合作，建立强有力的保障措施，防止潜在危害。此外，必须优先考虑解决训练数据中根深蒂固的偏见和减少意外结果。

随着LLM越来越融入我们的生活，道德考虑必须指导其发展，确保技术造福社会而不损害诚信。

当我们探索LLM漏洞时，很明显，创新伴随着责任。通过采用负责任的人工智能和道德监督，我们可以为人工智能赋能的社会铺平道路。