Compare los 20 principales LLM Herramientas de seguridad y marcos gratuitos
Chevrolet de Watsonville, un concesionario de automóviles, presentó un chatbot basado en ChatGPT en su sitio web. Sin embargo, el chatbot anunció falsamente un automóvil por $1, lo que podría llevar a consecuencias legales y resultar en una factura sustancial para Chevrolet. Incidentes como estos destacan la importancia de implementar medidas de seguridad para LLM aplicaciones. 1
Explore las principales LLM herramientas de seguridad que pueden proteger sus aplicaciones de modelos de lenguaje grandes:
Comparación de las principales LLM herramientas de seguridad
Antes de comparar LLM herramientas de seguridad, las analizamos en tres categorías:
- Marcos y bibliotecas de código abierto que pueden detectar amenazas potenciales
- Herramientas de seguridad de IA que ofrecen servicios específicos de LLM que señalan fallos del sistema
- Herramientas de seguridad de GenAI que se centran en amenazas externas y errores internos en LLM apps.
Al centrarnos en LLM herramientas de seguridad, excluimos herramientas LLMOps y otros modelos de lenguaje grandes (LLMs) que no pueden identificar vulnerabilidades críticas ni ninguna brecha de seguridad. Tampoco mencionamos herramientas que proporcionen gobernanza de IA servicios que verifican el comportamiento ético y las regulaciones de privacidad de datos.
La tabla muestra LLM las soluciones de seguridad están ordenadas por orden alfabético en la categoría dada.
Herramientas de gobernanza de IA
Las herramientas de gobernanza de IA evalúan los modelos de IA en cuanto a eficacia, sesgo, robustez, privacidad y explicabilidad, proporcionando estrategias accionables para la mitigación de riesgos y la presentación de informes estandarizados. Las herramientas de gobernanza de IA pueden ayudar con LLM evaluaciones de seguridad, asegurando que LLMs sean seguros, confiables y cumplan con las regulaciones relevantes, mejorando así la seguridad y fiabilidad general. Algunas de estas herramientas incluyen:
Credo AI es una plataforma de gobernanza de IA que ayuda a las empresas a adoptar, escalar y gobernar la IA. Credo AI ofrece GenAI Guardrails, que proporcionan funciones de gobernanza para apoyar la adopción de tecnologías de IA generativa. Algunas de las características son:
- Integraciones técnicas con herramientas LLMOps para configurar filtros de E/S e infraestructura que preserva la privacidad desde una interfaz de usuario centralizada
- Paquetes de políticas específicas de GenAI que incluye procesos predefinidos y controles técnicos para mitigar riesgos en la generación de texto, código e imágenes.
Fairly AI, adquirido por Asenion, es una herramienta de gobernanza, gestión de riesgos y cumplimiento de IA diseñada para gestionar flujos de trabajo de desarrollo de IA. Fairly AI puede ser útil para detectar y reaccionar ante LLM riesgos de seguridad mediante funciones como:
- Monitoreo y pruebas continuas para identificar y mitigar riesgos en tiempo real.
- Colaboración entre equipos de riesgos y cumplimiento con equipos de ciencia de datos y ciberseguridad para asegurar que los modelos sean seguros.
- Informes dinámicos para proporcionar visibilidad continua y documentación del estado de cumplimiento para gestionar y auditar LLM medidas de seguridad.
Fiddler es una plataforma de software empresarial para observabilidad, seguridad y gobernanza de IA. Proporciona herramientas de monitoreo para rastrear:
- LLM observabilidad para monitorear el rendimiento, detectar alucinaciones y toxicidad, y proteger PII.
- Auditor de Fiddler para evaluar LLMs en cuanto a robustez, corrección y seguridad, y apoya evaluaciones de ataques de inyección de prompts.
- Monitoreo de modelos para identificar desviación del modelo y establecer alertas para problemas potenciales.
- IA responsable para mitigar sesgos y proporcionar información accionable para mejorar KPIs específicos.
Holistic AI es una herramienta de gobernanza de IA que ayuda con el cumplimiento, la mitigación de riesgos y la seguridad de los sistemas de IA, incluidos los modelos de lenguaje grandes (LLMs). Proporciona evaluaciones del sistema en cuanto a eficacia, sesgo, privacidad y explicabilidad, y monitoreo continuo de las regulaciones globales de IA. Algunas de sus funciones relevantes incluyen:
- Seguridad de datos para censurar automáticamente datos sensibles de los prompts de IA generativa.
- Filtrado de sesgos y toxicidad para detectar y reducir instancias de resultados sesgados, toxicidad y alucinaciones.
- Detección de vulnerabilidades para identificar y mitigar vulnerabilidades.
- Detección de prompts maliciosos para detectar y responder a prompts maliciosos para salvaguardar LLMs.
Herramientas de seguridad de IA
Las herramientas de seguridad de IA proporcionan medidas de seguridad para aplicaciones de inteligencia artificial mediante el uso de algoritmos avanzados y mecanismos de detección de amenazas. Algunas de estas herramientas pueden implementarse para LLMs para garantizar la integridad de estos modelos.
"Synack es una empresa de ciberseguridad que proporciona servicios de pruebas de seguridad crowdsourced. La plataforma incluye herramientas para identificar vulnerabilidades y gestionar riesgos operativos en LLM aplicaciones.
Synack es adecuado para diversas implementaciones de IA, incluidos chatbots, orientación al cliente y herramientas internas. Algunas características críticas que ofrece incluyen:
- Seguridad continua mediante la identificación de código inseguro antes del lanzamiento, asegurando una gestión proactiva de riesgos durante el desarrollo del código.
- Verificaciones de vulnerabilidades incluyendo inyección de prompts, manejo inseguro de salidas, robo de modelos y agencia excesiva, abordando preocupaciones como resultados sesgados.
- Resultados de pruebas mediante la entrega de informes en tiempo real a través de la plataforma Synack, mostrando metodologías de prueba y cualquier vulnerabilidad explotable.
WhyLabs LLM Seguridad proporciona herramientas de monitoreo diseñadas para evaluar la fiabilidad y el comportamiento de los sistemas LLM desplegados. Combina herramientas de observabilidad y mecanismos de protección, proporcionando protección contra diversas amenazas de seguridad y vulnerabilidades, como prompts maliciosos. Aquí hay algunas de las características clave que ofrece la plataforma de WhyLabs:
- Protección contra fugas de datos evaluando prompts y bloqueando respuestas que contienen información de identificación personal (PII) para identificar ataques dirigidos que pueden filtrar datos confidenciales.
- Monitoreo de inyección de prompts de prompts maliciosos que pueden confundir al sistema para proporcionar salidas dañinas.
- Prevención de desinformación identificando y gestionando LLM contenido generado que podría incluir desinformación o respuestas inapropiadas debido a "alucinaciones".
- OWASP top 10 para LLM aplicaciones que son las mejores prácticas para identificar y mitigar riesgos asociados con LLMs.
CalypsoAI Moderator
CalypsoAI Moderator es una utilidad local o autohospedada que no procesa ni almacena datos externamente, limitando la exposición de datos de terceros. La herramienta es compatible con diversas plataformas impulsadas por tecnología LLM, incluidos modelos populares como ChatGPT. Las funciones de Calypso AI Moderator ayudan con
- Prevención de pérdida de datos filtrando datos sensibles, como código y propiedad intelectual, y evitando el intercambio no autorizado de información propietaria.
- Completa auditabilidad ofreciendo un registro detallado de todas las interacciones, incluido el contenido del prompt, los detalles del remitente y las marcas de tiempo.
- Detección de código malicioso identificando y bloqueando malware, salvaguardando el ecosistema de la organización de posibles infiltraciones a través de LLM respuestas.
- Análisis automatizado generando automáticamente comentarios e información sobre código descompilado, facilitando una comprensión más rápida de estructuras binarias complejas.
Adversa AI
Adversa AI se especializa en amenazas cibernéticas, preocupaciones de privacidad e incidentes de seguridad en sistemas de IA. El enfoque está en comprender las vulnerabilidades potenciales que los ciberdelincuentes pueden explotar en aplicaciones de IA basadas en la información sobre los modelos de IA y los datos del cliente. Adversa AI realiza:
- Pruebas de resiliencia simulando simulaciones de ataques basados en escenarios para evaluar la capacidad del sistema de IA para adaptarse y responder, mejorando la respuesta a incidentes y las medidas de seguridad.
- Pruebas de estrés simulando entradas de alto volumen o adversarias para evaluar las tasas de error del sistema, las variaciones de latencia y los puntos de falla.
- Identificación de ataques analizando vulnerabilidades en sistemas de detección facial para contrarrestar ataques adversarios, ataques de inyección y amenazas en evolución, asegurando salvaguardias de privacidad y precisión.
Herramientas de seguridad de GenAI
Las herramientas específicas de GenAI salvaguardan la integridad y fiabilidad de las soluciones de IA basadas en lenguaje. Estas herramientas pueden ser herramientas de ciberseguridad que adaptan sus servicios para LLMs o plataformas y kits de herramientas desarrollados específicamente para asegurar aplicaciones de generación de lenguaje.
LLM Cadenas de ataque de Praetorian
Praetorian es una empresa de ciberseguridad que se especializa en proporcionar soluciones y servicios de seguridad avanzados. Praetorian ofrece servicios de ciberseguridad, incluidas evaluaciones de vulnerabilidades, pruebas de penetración y consultoría de seguridad. Praetorian emplea ataques adversarios para desafiar LLM modelos. La plataforma de Praetorian permite a los usuarios:
- Usar prompts creados para evaluar vulnerabilidades en Modelos de Lenguaje (LLMs), exponiendo posibles sesgos o fallos de seguridad. Las pruebas de inyección de prompts identifican dónde un modelo falla al seguir los límites de instrucción, proporcionando datos para ajustar el comportamiento del modelo
- Emplear detección de ataques de canal lateral para fortalecer las herramientas contra vulnerabilidades potenciales. Al identificar y mitigar riesgos de canal lateral, las organizaciones mejoran la seguridad de sus sistemas, salvaguardando información sensible de canales encubiertos potenciales y acceso no autorizado.
- Contrarrestar el envenenamiento de datos para mantener la integridad de LLM conjuntos de datos de entrenamiento. Identificar y prevenir proactivamente el envenenamiento de datos asegura la fiabilidad y precisión de los modelos, protegiendo contra la manipulación maliciosa de los datos de entrada.
- Prevenir la extracción no autorizada de datos de entrenamiento para proteger información propietaria. Prevenir el acceso ilícito a los datos de entrenamiento mejora la confidencialidad y seguridad de la información sensible utilizada en el desarrollo de modelos.
- Detectar y eliminar puertas traseras para reforzar la seguridad dentro de la plataforma Praetorian. Identificar y cerrar posibles puertas traseras mejora la confiabilidad y fiabilidad de los modelos, asegurando que operen sin compromiso o acceso no autorizado.
LLMGuard
LLM Guard, desarrollado por Laiyer AI, es un kit de herramientas de seguridad de código abierto para Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) que proporciona validación de entrada/salida, correcciones de código y documentación técnica. El kit de herramientas permite
- Detectar y sanitizar lenguaje dañino en LLM interacciones, asegurando que el contenido permanezca apropiado y seguro.
- Prevenir fugas de datos de información sensible durante LLM interacciones, un aspecto crucial para mantener la privacidad y seguridad de los datos.
- Resistir contra ataques de inyección de prompts, asegurando la integridad de LLM interacciones.
Lakera
Lakera Guard es una API-basada herramienta de seguridad de IA utilizada para monitorear y evaluar Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) aplicaciones. La herramienta puede integrarse con aplicaciones y flujos de trabajo existentes a través de su API, permaneciendo agnóstica al modelo, permitiendo a las organizaciones asegurar sus LLM aplicaciones. Las características destacadas incluyen:
- Protección contra inyección de prompts para ataques directos e indirectos, previniendo acciones no deseadas aguas abajo.
- Fuga de información sensible, como información de identificación personal (PII) o datos corporativos confidenciales.
- Detección de alucinaciones identificando salidas de modelos que se desvían del contexto de entrada o del comportamiento esperado.
LLM Guardian de Lasso Security
El LLM Guardian de Lasso Security integra evaluación, modelado de amenazas y educación para proteger LLM aplicaciones. Algunas de las características clave incluyen:
- Evaluaciones de seguridad para identificar vulnerabilidades potenciales y riesgos de seguridad, proporcionando a las organizaciones información sobre su postura de seguridad y desafíos potenciales al implementar LLMs.
- Modelado de amenazas, permitiendo a las organizaciones anticipar y prepararse para posibles amenazas cibernéticas dirigidas a sus LLM aplicaciones.
- Programas de capacitación especializados para mejorar el conocimiento y las habilidades de ciberseguridad de los equipos al trabajar con LLMs.
Marcos y bibliotecas de codificación de código abierto
Las plataformas y bibliotecas de codificación de código abierto empoderan a los desarrolladores para implementar y mejorar medidas de seguridad en aplicaciones de IA e IA Generativa. Algunas de ellas están desarrolladas específicamente para LLM seguridad, mientras que otras pueden implementarse en cualquier modelo de IA.
La tabla muestra LLM marcos y bibliotecas de codificación de seguridad de código abierto según sus calificaciones en Github.
Guardrails AI
Guardrails AI es una biblioteca de código abierto para la seguridad de aplicaciones de IA. La herramienta consta de dos componentes esenciales:
- Rail, definiendo especificaciones usando el Lenguaje de Marcado de IA Confiable (RAIL)
- Guard, un envoltorio ligero para estructurar, validar y corregir LLM salidas.
Guardrails AI ayuda a establecer y mantener estándares de garantía en LLMs mediante
- Desarrollar un marco que pueda facilitar la creación de validadores, asegurando adaptabilidad a diversos escenarios y acomodando necesidades de validación específicas.
- Automatizar el bucle de ejecución para envío de prompts, verificación de salida y re-prompting programático cuando fallan las verificaciones de validación.
- Establecer un repositorio centralizado que alberga validadores empleados con frecuencia para promover la accesibilidad, la colaboración y las prácticas de validación estandarizadas en diversas aplicaciones y casos de uso.
Garak
Garak es un escáner de vulnerabilidades automatizado diseñado para Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), con el objetivo de identificar vulnerabilidades de seguridad en tecnologías, sistemas, aplicaciones y servicios que utilizan modelos de lenguaje. Las características de Garak se enumeran como:
- Escaneo automatizado para realizar una variedad de sondas en un modelo, gestionar tareas como la selección de detectores y la limitación de velocidad y generar informes detallados sin intervención manual, analizando el rendimiento y la seguridad del modelo con una participación humana mínima.
- Conectividad con diversos LLMs, incluidos OpenAI, Hugging Face, Cohere, Replicate y integraciones personalizadas de Python, aumentando la flexibilidad para diversas necesidades de seguridad LLM.
- Capacidad de autoadaptación siempre que se identifique un fallo LLM registrando y entrenando su función de auto red-team.
- Exploración de modos de falla diversos a través de plugins, sondas y prompts desafiantes para explorar y reportar sistemáticamente cada prompt y respuesta fallida, ofreciendo un registro para un análisis en profundidad.
Rebuff AI
Rebuff es un detector de inyección de prompts que analiza los prompts entrantes utilizando cuatro pasos distintos de filtrado y detección. Rebuff puede mejorar la seguridad de las aplicaciones de Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) mediante
- Empleando cuatro capas de defensa para proteger contra ataques PI.
- Utilizando detección basada en LLM que puede analizar prompts entrantes para identificar posibles ataques, permitiendo una detección de amenazas matizada y consciente del contexto.
- Almacenando embeddings de ataques anteriores en una base de datos vectorial, reconociendo y previniendo ataques similares en el futuro.
- Integrando tokens canario en prompts para detectar fugas. El marco almacena embeddings de prompts en la base de datos vectorial, fortaleciendo la defensa contra futuros ataques.
Explore más sobre Base de datos vectorial y LLMs.
G3PO
El script G3PO sirve como un droid de protocolo para Ghidra, ayudando en el análisis y anotación de código descompilado. Este script funciona como una herramienta de seguridad en ingeniería inversa y análisis de código binario al utilizar modelos de lenguaje grandes (LLMs) como GPT-3.5, GPT-4 o Claude v1.2. Proporciona a los usuarios
- Identificación de vulnerabilidades para identificar posibles vulnerabilidades de seguridad aprovechando LLM, ofreciendo información basada en patrones y datos de entrenamiento.
- Análisis automatizado para generar automáticamente comentarios e información sobre código descompilado, facilitando una comprensión más rápida de estructuras binarias complejas.
- Anotación y documentación de código para sugerir nombres significativos para funciones y variables, mejorando la legibilidad y comprensión del código, particularmente crucial en el análisis de seguridad.
Vigil
Vigil es una biblioteca de Python y REST API que puede evaluar prompts y respuestas en Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs). Su función principal es identificar inyecciones de prompts, jailbreaks y riesgos potenciales asociados con LLM interacciones. Vigil puede ofrecer:
- Métodos de detección para análisis de prompts, incluida base de datos vectorial/similitud de texto, YARA/heurísticas, análisis de modelos transformadores, similitud prompt-respuesta y Tokens Canary.
- Detecciones personalizadas usando firmas YARA.
LLMFuzzer
LLMFuzzer es un marco de fuzzing de código abierto que puede identificar vulnerabilidades en Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), centrándose en su integración en aplicaciones a través de LLM APIs. Esta herramienta puede ser útil para entusiastas de la seguridad, probadores de penetración o investigadores de ciberseguridad. Sus características clave incluyen
- Pruebas de integración de LLM API para evaluar LLM integraciones en diversas aplicaciones, asegurando pruebas.
- Estrategias de fuzzing para descubrir vulnerabilidades, mejorando su efectividad.
EscalateGPT
EscalateGPT es una herramienta de Python impulsada por IA que identifica oportunidades de escalada de privilegios dentro de Amazon Web Services (AWS) Identity and Access Management (IAM) configuraciones. Analiza malconfiguraciones de IAM y proporciona posibles estrategias de mitigación utilizando diferentes modelos de OpenAI. Algunas características incluyen:
- Recuperación y análisis de políticas IAM para identificar posibles oportunidades de escalada de privilegios y sugiere mitigaciones relevantes.
- Resultados detallados en formato JSON para explotar y recomendar estrategias que puedan abordar vulnerabilidades.
El rendimiento de EscalateGPT puede variar según el modelo que utilice. Por ejemplo, GPT4 demostró la capacidad de identificar escenarios de escalada de privilegios más complejos en comparación con GPT3.5-turbo, particularmente en entornos AWS del mundo real.
BurpGPT
BurpGPT es una extensión de Burp Suite que puede mejorar las pruebas de seguridad web incorporando OpenAI Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs). Proporciona capacidades de escaneo de vulnerabilidades y análisis basado en tráfico integradas directamente en la interfaz de usuario de Burp Suite. Algunas de sus características clave incluyen:
- Verificación de escaneo pasivo de HTTP datos enviados a un modelo GPT controlado por OpenAI para análisis, permitiendo la detección de vulnerabilidades y problemas que los escáneres tradicionales podrían pasar por alto en las aplicaciones escaneadas.
- Control granular para elegir entre múltiples modelos OpenAI y controlar la cantidad de tokens GPT utilizados en el análisis.
- Integración con Burp suite, aprovechando todas las funciones nativas necesarias para el análisis, como mostrar resultados dentro de la interfaz de usuario de Burp.
- Funcionalidad de resolución de problemas a través del Registro de Eventos nativo de Burp, ayudando a los usuarios a resolver problemas de comunicación con la OpenAI API.
Prácticas de codificación segura en la era LLM
Si bien las bibliotecas y marcos de código abierto ofrecen herramientas valiosas para proteger LLM aplicaciones, la generación de código seguro también depende del uso de lenguajes de programación más seguros. Un ejemplo notable es la reescritura de Microsoft de sus bibliotecas criptográficas principales, SymCrypt, de C a Rust, un lenguaje de seguridad de memoria.3
Aunque no es LLM generado, este esfuerzo demuestra cómo elegir lenguajes seguros por diseño puede eliminar clases enteras de vulnerabilidades. A medida que LLMs asumen más tareas de escritura de código, combinarlos con lenguajes más seguros como Rust puede reducir el riesgo de generar código inseguro o explotable.
Añadir como fuente preferidaÚltima dirección: Seguridad agéntica
La seguridad agéntica se refiere a seguridad de agentes de IA:
MCP gateway seguro
El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es el estándar de la industria para conectar agentes de IA a herramientas. Un MCP gateway actúa como un firewall para estas conexiones, evitando que los agentes sean secuestrados por las herramientas que utilizan.
Gestión de identidad y acceso agéntica (A-IAM)
Estas herramientas se centran en gestionar las credenciales, la "intención" y los privilegios de estos ciudadanos digitales autónomos.
Red teaming y pentesting autónomos
Dado que los agentes actúan de manera no determinista, las verificaciones de seguridad estáticas son insuficientes. El enfoque de red teaming autónomo ataca constantemente a los agentes para encontrar debilidades.
Preguntas frecuentes
LLM seguridad se refiere a las medidas de seguridad y consideraciones aplicadas a Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), que son modelos avanzados de procesamiento de lenguaje natural, como GPT-3. LLM la seguridad implica abordar riesgos y desafíos de seguridad potenciales asociados con estos modelos, incluidos problemas como:
1. Seguridad de datos: Los modelos de lenguaje pueden generar contenido inexacto o sesgado debido a su entrenamiento en vastos conjuntos de datos. Otro problema de seguridad de datos son las violaciones de datos donde usuarios no autorizados obtienen acceso a la información sensible.
Solución: Use Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana (RLHF) para alinear los modelos con los valores humanos y minimizar comportamientos no deseados.
2. Seguridad del modelo: Proteja el modelo contra manipulaciones y asegure la integridad de sus parámetros y salidas.
Medidas: Implemente seguridad para prevenir cambios no autorizados, manteniendo la confianza en la arquitectura del modelo. Use procesos de validación y sumas de comprobación para verificar la autenticidad de la salida.
3. Seguridad de infraestructura: Asegure la fiabilidad de los modelos de lenguaje protegiendo los sistemas de alojamiento.
Acciones: Implemente medidas estrictas para la protección de servidores y redes, incluidos firewalls, sistemas de detección de intrusos y mecanismos de cifrado, para protegerse contra amenazas y acceso no autorizado.
4. Consideraciones éticas: Previene la generación de contenido dañino o sesgado y asegura un despliegue responsable del modelo.
Enfoque: Integre consideraciones éticas en las prácticas de seguridad para equilibrar las capacidades del modelo con la mitigación de riesgos. Para esto, aplique herramientas de gobernanza de IA y métodos.
Las preocupaciones de seguridad LLM pueden llevar a:
– Pérdida de confianza: Los incidentes de seguridad pueden erosionar la confianza, afectando la confianza del usuario y las relaciones con las partes interesadas.
– Consecuencias legales: Las violaciones pueden llevar a consecuencias legales, especialmente en relación con datos regulados derivados de la ingeniería inversa de modelos LLM.
– Daño a la reputación: Las entidades que utilizan LLMs pueden enfrentar daños a su reputación, afectando su posición en el público y la industria.
Por otro lado, la seguridad de compromiso puede asegurar y mejorar:
– Rendimiento fiable y consistente LLM en diversas aplicaciones.
– Confiabilidad de LLM salidas, previniendo resultados no deseados o maliciosos.
– Responsable LLM garantía de seguridad para usuarios y partes interesadas.
OWASP (Open Web Application Security Project) ha ampliado su enfoque para abordar los desafíos de seguridad únicos asociados con LLMs. Aquí está la lista completa de estos LLM riesgos de seguridad y herramientas para mitigarlos:
1. Inyección de prompts
Manipular los prompts de entrada dados a un modelo de lenguaje para producir salidas no deseadas o sesgadas.
Herramientas y métodos a usar:
– Validación de entrada: Implemente una validación estricta de entrada para filtrar y sanitizar los prompts del usuario.
– Filtros de expresiones regulares: Use expresiones regulares para detectar y filtrar prompts potencialmente dañinos o sesgados.
2. Manejo inseguro de salidas
Manejo inadecuado o gestión insuficiente de las salidas generadas por un modelo de lenguaje, lo que lleva a posibles problemas de seguridad o éticos.
Herramientas y métodos a usar:
– Filtros de postprocesamiento: Aplique filtros de postprocesamiento para revisar y refinar las salidas generadas para contenido inapropiado o sesgado.
– Revisión humana en el bucle: Incluya revisores humanos para evaluar y filtrar las salidas del modelo para contenido sensible o inapropiado.
3. Envenenamiento de datos de entrenamiento
Introducir datos maliciosos o sesgados durante el proceso de entrenamiento de un modelo para influir negativamente en su comportamiento.
Herramientas y métodos a usar:
– Verificaciones de calidad de datos: Implemente verificaciones rigurosas en los datos de entrenamiento para identificar y eliminar muestras maliciosas o sesgadas.
– Técnicas de aumento de datos: Use métodos de aumento de datos para diversificar los datos de entrenamiento y reducir el impacto de muestras envenenadas.
4. Denegación de servicio del modelo
Explotar vulnerabilidades en un modelo para interrumpir su funcionamiento normal o disponibilidad.
Herramientas y métodos a usar:
– Limitación de velocidad: Implemente limitación de velocidad para restringir el número de consultas de modelo desde una sola fuente dentro de un período de tiempo especificado.
– Monitoreo y alertas: Asegure el monitoreo continuo del rendimiento del modelo y configure alertas para picos inusuales en el tráfico.
5. Vulnerabilidades de la cadena de suministro:
Identificar debilidades en la cadena de suministro de sistemas de IA, incluidos los datos utilizados para el entrenamiento, para prevenir posibles violaciones de seguridad.
Herramientas y métodos a usar:
– Validación de fuentes de datos: Verifique la autenticidad y calidad de las fuentes de datos de entrenamiento.
– Almacenamiento seguro de datos: Asegure el almacenamiento y manejo seguro de los datos de entrenamiento para prevenir el acceso no autorizado.
6. Divulgación de información sensible:
Revelar inadvertidamente información confidencial o sensible a través de las salidas de un modelo de lenguaje.
Herramientas y métodos a usar:
– Técnicas de redacción: Desarrolle métodos para redactar o filtrar información sensible de las salidas del modelo.
– Técnicas de preservación de la privacidad: Explore técnicas de preservación de la privacidad como el aprendizaje federado para entrenar modelos sin exponer datos crudos.
7. Diseño inseguro de plugins:
Diseñar plugins o componentes adicionales para un modelo de lenguaje que tienen vulnerabilidades de seguridad o pueden ser explotados.
Herramientas y métodos a usar:
– Auditorías de seguridad: Realice auditorías de seguridad de plugins y componentes adicionales para identificar y abordar vulnerabilidades.
– Aislamiento de plugins: Implemente medidas de aislamiento para contener el impacto de violaciones de seguridad dentro de los plugins.
8. Agencia excesiva:
Permitir que un modelo de lenguaje genere salidas con influencia o control excesivo, lo que potencialmente lleva a consecuencias no deseadas.
Herramientas y métodos a usar:
– Generación controlada: Establezca controles y restricciones en las capacidades generativas del modelo para evitar salidas con influencia excesiva.
– Ajuste fino: Ajuste fino de modelos con conjuntos de datos controlados para alinearlos más estrechamente con casos de uso específicos.
9. Sobreconfianza:
Dependencia excesiva de las salidas de un modelo de lenguaje sin una validación adecuada o consideración de posibles sesgos y errores.
Herramientas y métodos a usar:
– Diversidad de modelos: Considere usar múltiples modelos o conjuntos para reducir la sobreconfianza en un solo modelo.
– Datos de entrenamiento diversos: Entrene modelos en conjuntos de datos diversos para mitigar sesgos y asegurar robustez.
10. Robo de modelos:
Acceso no autorizado o adquisición de un modelo de lenguaje entrenado, que puede ser mal utilizado o explotado para diversos fines.
Herramientas y métodos a usar:
– Cifrado de modelos: Implemente técnicas de cifrado para proteger el modelo durante el almacenamiento y tránsito.
– Controles de acceso: Haga cumplir controles de acceso estrictos para limitar quién puede acceder y modificar el modelo.
Lectura adicional
Explore más sobre LLMs y LLMOps consultando:
- LLMOPs vs MLOPs: Descubra la mejor opción para usted
- Compare 45+ Herramientas MLOps: Una comparación integral de proveedores
- Software de seguridad de red.
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author = {Şimşek, Hazal},
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