Compare os 20 principais LLM Ferramentas de Segurança e Estruturas Gratuitas
Chevrolet de Watsonville, uma concessionária de automóveis, introduziu um chatbot baseado no ChatGPT em seu site. No entanto, o chatbot anunciou falsamente um carro por $1, potencialmente levando a consequências legais e resultando em uma conta substancial para a Chevrolet. Incidentes como esses destacam a importância de implementar medidas de segurança em aplicações LLM. 1
Explore as principais ferramentas de segurança LLM que podem proteger suas aplicações de modelos de linguagem grandes:
Comparando as principais ferramentas de segurança LLM
Antes de comparar ferramentas de segurança LLM, analisamos-nas em três categorias:
- Estruturas e bibliotecas open-source que podem detectar ameaças potenciais
- Ferramentas de segurança de IA que oferecem serviços específicos para LLM identificando falhas no sistema
- Ferramentas de segurança GenAI que se concentram em ameaças externas e erros internos em aplicações LLM.
Como estamos nos concentrando em ferramentas de segurança LLM, excluímos ferramentas LLMOps e outros modelos de linguagem grandes (LLMs) que não conseguem identificar vulnerabilidades críticas ou qualquer violação de segurança. Também não mencionamos ferramentas que fornecem serviços de governança de IA que verificam comportamento ético e regulamentações de privacidade de dados.
A tabela mostra que as soluções de segurança LLM são classificadas em ordem alfabética na categoria fornecida.
Ferramentas de governança de IA
As ferramentas de governança de IA avaliam modelos de IA quanto à eficácia, viés, robustez, privacidade e explicabilidade, fornecendo estratégias acionáveis para mitigação de riscos e relatórios padronizados. As ferramentas de governança de IA podem ajudar nas avaliações de segurança LLM, garantindo que os LLMs sejam seguros, confiáveis e compatíveis com regulamentações relevantes, aumentando assim a segurança e confiabilidade geral. Algumas dessas ferramentas incluem:
Credo AI é uma plataforma de governança de IA que ajuda empresas a adotar, escalar e governar IA. Credo AI oferece GenAI Guardrails, que fornecem recursos de governança para apoiar a adoção de tecnologias de IA generativa. Algumas das funcionalidades são:
- Integrações técnicas com ferramentas LLMOps para configurar filtros de E/S e infraestrutura que preserva a privacidade a partir de uma interface de usuário centralizada
- Pacotes de políticas específicos para GenAI que incluem processos predefinidos e controles técnicos para mitigar riscos na geração de texto, código e imagens.
Fairly AI, adquirida pela Asenion, é uma ferramenta de governança, gestão de riscos e conformidade de IA projetada para gerenciar fluxos de trabalho de desenvolvimento de IA. A Fairly AI pode ser útil para detectar e reagir a riscos de segurança LLM por meio de funcionalidades como:
- Monitoramento e testes contínuos para identificar e mitigar riscos em tempo real.
- Colaboração entre equipes de risco e conformidade com equipes de ciência de dados e cibersegurança para garantir que os modelos sejam seguros.
- Relatórios dinâmicos para fornecer visibilidade contínua e documentação do status de conformidade para gerenciar e auditar medidas de segurança LLM.
Fiddler é uma plataforma de software empresarial para observabilidade, segurança e governança de IA. Fornece ferramentas de monitoramento para acompanhar:
- Observabilidade LLM para monitorar desempenho, detectar alucinações e toxicidade, e proteger PII.
- Auditor Fiddler para avaliar LLMs quanto à robustez, correção e segurança, e suportar avaliações de ataques de injeção de prompt.
- Monitoramento de modelo para identificar deriva de modelo e definir alertas para possíveis problemas.
- IA responsável para mitigar viés e fornecer insights acionáveis para melhorar KPIs específicos.
Holistic AI é uma ferramenta de governança de IA que ajuda com conformidade, mitigação de riscos e segurança de sistemas de IA, incluindo modelos de linguagem grandes (LLMs). Fornece avaliações de sistema quanto à eficácia, viés, privacidade e explicabilidade, e monitoramento contínuo de regulamentações globais de IA. Algumas de suas funcionalidades relevantes incluem:
- Segurança de dados para censurar automaticamente dados sensíveis de prompts de IA generativa.
- Filtragem de viés e toxicidade para detectar e reduzir instâncias de saídas tendenciosas, toxicidade e alucinações.
- Detecção de vulnerabilidades para identificar e mitigar vulnerabilidades.
- Detecção de prompts maliciosos para detectar e responder a prompts maliciosos para proteger LLMs.
Ferramentas de segurança de IA
As ferramentas de segurança de IA fornecem medidas de segurança para aplicações de inteligência artificial empregando algoritmos avançados e mecanismos de detecção de ameaças. Algumas dessas ferramentas podem ser implantadas para LLMs para garantir a integridade desses modelos.
“Synack é uma empresa de cibersegurança que fornece serviços de testes de segurança colaborativos. A plataforma inclui ferramentas para identificar vulnerabilidades e gerenciar riscos operacionais em aplicações LLM.
Synack é adequado para várias implementações de IA, incluindo chatbots, orientação ao cliente e ferramentas internas. Algumas funcionalidades críticas que oferece incluem:
- Segurança contínua ao identificar código inseguro antes do lançamento, garantindo gestão proativa de riscos durante o desenvolvimento de código.
- Verificações de vulnerabilidade incluindo injeção de prompt, manipulação insegura de saída, roubo de modelo e agência excessiva, abordando preocupações como saídas tendenciosas.
- Resultados de testes ao entregar relatórios em tempo real através da plataforma Synack, mostrando metodologias de teste e quaisquer vulnerabilidades exploráveis.
WhyLabs LLM Security fornece ferramentas de monitoramento projetadas para avaliar a confiabilidade e o comportamento de sistemas LLM implantados. Combina ferramentas de observabilidade e mecanismos de proteção, fornecendo proteção contra várias ameaças e vulnerabilidades de segurança, como prompts maliciosos. Aqui estão algumas das funcionalidades principais que a plataforma WhyLabs oferece:
- Proteção contra vazamento de dados ao avaliar prompts e bloquear respostas contendo informações pessoalmente identificáveis (PII) para identificar ataques direcionados que podem vazar dados confidenciais.
- Monitoramento de injeção de prompt de prompts maliciosos que podem confundir o sistema para fornecer saídas prejudiciais.
- Prevenção de desinformação ao identificar e gerenciar conteúdo gerado por LLM que possa incluir desinformação ou respostas inadequadas devido a “alucinações”.
- OWASP top 10 para aplicações LLM que são práticas recomendadas para identificar e mitigar riscos associados a LLMs.
CalypsoAI Moderator
CalypsoAI Moderator é um utilitário local ou auto-hospedado que não processa nem armazena dados externamente, limitando a exposição de dados de terceiros. A ferramenta é compatível com várias plataformas alimentadas pela tecnologia LLM, incluindo modelos populares como ChatGPT. Os recursos do Calypso AI Moderator ajudam com
- Prevenção de perda de dados ao examinar dados sensíveis, como código e propriedade intelectual e impedir o compartilhamento não autorizado de informações proprietárias.
- Auditabilidade completa ao oferecer um registro detalhado de todas as interações, incluindo conteúdo do prompt, detalhes do remetente e carimbos de data/hora.
- Detecção de código malicioso ao identificar e bloquear malware, protegendo o ecossistema da organização contra possíveis infiltrações por meio de respostas LLM.
- Análise automatizada ao gerar automaticamente comentários e insights sobre código descompilado, facilitando uma compreensão mais rápida de estruturas binárias complexas.
Adversa AI
Adversa AI especializa-se em ameaças cibernéticas, preocupações de privacidade e incidentes de segurança em sistemas de IA. O foco está em entender vulnerabilidades potenciais que cibercriminosos podem explorar em aplicações de IA com base nas informações sobre os modelos e dados de IA do cliente. Adversa AI realiza:
- Testes de resiliência ao simular simulações de ataques baseadas em cenários para avaliar a capacidade do sistema de IA de se adaptar e responder, melhorando a resposta a incidentes e medidas de segurança.
- Testes de estresse ao simular entradas de alto volume ou adversariais para avaliar as taxas de erro, variações de latência e pontos de falha do sistema.
- Identificação de ataques ao analisar vulnerabilidades em sistemas de detecção facial para combater ataques adversariais, ataques de injeção e ameaças emergentes, garantindo salvaguardas de privacidade e precisão.
Ferramentas de segurança GenAI
Ferramentas específicas para GenAI protegem a integridade e confiabilidade de soluções de IA baseadas em linguagem. Essas ferramentas podem ser ferramentas de cibersegurança que adaptam seus serviços para LLMs ou plataformas e kits de ferramentas desenvolvidos especificamente para proteger aplicações de geração de linguagem.
LLM Attack Chains by Praetorian
Praetorian é uma empresa de cibersegurança que se especializa em fornecer soluções e serviços avançados de segurança. Praetorian oferece serviços de cibersegurança, incluindo avaliações de vulnerabilidade, testes de penetração e consultoria de segurança. Praetorian emprega ataques adversariais para desafiar modelos LLM. A plataforma da Praetorian permite aos usuários:
- Usar prompts criados para avaliar vulnerabilidades em Modelos de Linguagem (LLMs), expondo potenciais vieses ou falhas de segurança. O teste de injeção de prompt identifica onde um modelo falha em seguir limites de instrução, fornecendo dados para ajustar o comportamento do modelo
- Empregar detecção de ataque de canal lateral para fortalecer ferramentas contra vulnerabilidades potenciais. Ao identificar e mitigar riscos de canal lateral, as organizações aumentam a segurança de seus sistemas, protegendo informações sensíveis contra canais ocultos potenciais e acesso não autorizado.
- Contrapor envenenamento de dados para manter a integridade dos conjuntos de dados de treinamento LLM. Identificar e prevenir proativamente o envenenamento de dados garante a confiabilidade e precisão dos modelos, protegendo contra manipulação maliciosa dos dados de entrada.
- Evitar a extração não autorizada de dados de treinamento para proteger informações proprietárias. Evitar o acesso ilícito aos dados de treinamento aumenta a confidencialidade e segurança das informações sensíveis usadas no desenvolvimento do modelo.
- Detectar e eliminar backdoors para fortalecer a segurança dentro da plataforma Praetorian. Identificar e fechar backdoors potenciais aumenta a confiabilidade e confiança dos modelos, garantindo que operem sem comprometimento ou acesso não autorizado.
LLMGuard
LLM Guard, desenvolvido pela Laiyer AI, é um kit de ferramentas de segurança open-source para Modelos de Linguagem Grande (LLMs) que fornece validação de entrada/saída, correções de código e documentação técnica. O kit de ferramentas permite
- Detectar e sanitizar linguagem prejudicial em interações LLM, garantindo que o conteúdo permaneça apropriado e seguro.
- Evitar vazamento de dados de informações sensíveis durante interações LLM, um aspecto crucial para manter a privacidade e segurança dos dados.
- Resistir a ataques de injeção de prompt, garantindo a integridade das interações LLM.
Lakera
Lakera Guard é uma ferramenta de segurança de IA baseada em API usada para monitorar e avaliar aplicações de Modelo de Linguagem Grande (LLM). A ferramenta pode se integrar a aplicações e fluxos de trabalho existentes por meio de sua API, permanecendo independente de modelo, permitindo que organizações protejam suas aplicações LLM. Recursos notáveis incluem:
- Proteção contra injeção de prompt para ataques diretos e indiretos, evitando ações não intencionais downstream.
- Vazamento de informações sensíveis, como informações pessoalmente identificáveis (PII) ou dados corporativos confidenciais.
- Detecção de alucinações ao identificar saídas de modelos que se desviam do contexto de entrada ou comportamento esperado.
LLM Guardian by Lasso Security
LLM Guardian da Lasso Security integra avaliações, modelagem de ameaças e educação para proteger aplicações LLM. Alguns dos recursos principais incluem:
- Avaliações de segurança para identificar vulnerabilidades potenciais e riscos de segurança, fornecendo às organizações insights sobre sua postura de segurança e desafios potenciais na implantação de LLMs.
- Modelagem de ameaças, permitindo que organizações antecipem e se preparem para ameaças cibernéticas potenciais direcionadas a suas aplicações LLM.
- Programas de treinamento especializados para aprimorar o conhecimento e as habilidades de cibersegurança das equipes ao trabalhar com LLMs.
Estruturas e bibliotecas de codificação open-source
Plataformas e bibliotecas de código aberto capacitam desenvolvedores a implementar e aprimorar medidas de segurança em aplicações de IA e IA Generativa. Algumas delas são desenvolvidas especificamente para segurança LLM, enquanto outras podem ser implantadas em qualquer modelo de IA.
A tabela mostra estruturas e bibliotecas de codificação de segurança LLM open-source de acordo com suas classificações no GitHub.
Guardrails AI
Guardrails AI é uma biblioteca open-source para segurança de aplicações de IA. A ferramenta consiste em dois componentes essenciais:
- Rail, definindo especificações usando a Linguagem de Marcação de IA Confiável (RAIL)
- Guard, um wrapper leve para estruturar, validar e corrigir saídas LLM.
Guardrails AI ajuda a estabelecer e manter padrões de garantia em LLMs por meio de
- Desenvolver um framework que possa facilitar a criação de validadores, garantindo adaptabilidade a cenários diversos e acomodando necessidades específicas de validação.
- Automatizar o loop de execução para envio de prompt, verificação de saída e re-prompt programático quando as verificações de validação falharem.
- Estabelecer um repositório centralizado que abrigue validadores frequentemente usados para promover acessibilidade, colaboração e práticas de validação padronizadas em várias aplicações e casos de uso.
Garak
Garak é um scanner de vulnerabilidade automatizado projetado para Modelos de Linguagem Grande (LLMs), visando identificar vulnerabilidades de segurança em tecnologias, sistemas, aplicações e serviços que utilizam modelos de linguagem. Os recursos do Garak são listados como:
- Varredura automatizada para conduzir uma variedade de testes em um modelo, gerenciar tarefas como seleção de detector e limitação de taxa e gerar relatórios detalhados sem intervenção manual, analisando desempenho e segurança do modelo com mínima intervenção humana.
- Conectividade com vários LLMs, incluindo OpenAI, Hugging Face, Cohere, Replicate e integrações Python personalizadas, aumentando a flexibilidade para necessidades diversas de segurança LLM.
- Capacidade de auto-adaptação sempre que uma falha LLM for identificada registrando e treinando seu recurso de red-team auto.
- Exploração de modos de falha diversos por meio de plugins, testes e prompts desafiadores para explorar e relatar sistematicamente cada prompt e resposta falhos, oferecendo um registro para análise aprofundada.
Rebuff AI
Rebuff é um detector de injeção de prompt que analisa prompts recebidos usando quatro etapas distintas de filtragem e detecção. Rebuff pode aumentar a segurança de aplicações de Modelo de Linguagem Grande (LLM) por meio de
- Empregar quatro camadas de defesa para proteger contra ataques PI.
- Utilizar detecção baseada em LLM que pode analisar prompts recebidos para identificar ataques potenciais, permitindo detecção de ameaças com nuances e consciente do contexto.
- Armazenar embeddings de ataques anteriores em um banco de dados vetorial, reconhecendo e evitando ataques semelhantes no futuro.
- Integrar tokens canários em prompts para detectar vazamentos. O framework armazena embeddings de prompts no banco de dados vetorial, fortalecendo a defesa contra ataques futuros.
Explore mais sobre banco de dados vetorial e LLMs.
G3PO
O script G3PO atua como um dróide protocolar para Ghidra, auxiliando na análise e anotação de código descompilado. Este script funciona como uma ferramenta de segurança em engenharia reversa e análise de código binário utilizando modelos de linguagem grande (LLMs) como GPT-3.5, GPT-4 ou Claude v1.2. Ele fornece aos usuários
- Identificação de vulnerabilidades para identificar vulnerabilidades de segurança potenciais aproveitando LLM, oferecendo insights com base em padrões e dados de treinamento.
- Análise automatizada para gerar automaticamente comentários e insights sobre código descompilado, facilitando uma compreensão mais rápida de estruturas binárias complexas.
- Anotação e documentação de código para sugerir nomes significativos para funções e variáveis, melhorando a legibilidade e compreensão do código, particularmente crucial em análise de segurança.
Vigil
Vigil é uma biblioteca Python e API REST que pode avaliar prompts e respostas em Modelos de Linguagem Grande (LLMs). Seu papel principal é identificar injeções de prompt, jailbreaks e riscos potenciais associados às interações LLM. Vigil pode fornecer:
- Métodos de detecção para análise de prompt, incluindo similaridade de banco de dados vetorial/texto, YARA/heurísticas, análise de modelo transformador, similaridade prompt-resposta e Tokens Canários.
- Detectações personalizadas usando assinaturas YARA.
LLMFuzzer
LLMFuzzer é um framework de fuzzing open-source que pode identificar vulnerabilidades em Modelos de Linguagem Grande (LLMs), focando em sua integração em aplicações por meio de LLM APIs. Esta ferramenta pode ser útil para entusiastas de segurança, testadores de penetração ou pesquisadores de cibersegurança. Seus recursos principais incluem
- Testes de integração LLM API para avaliar integrações LLM em várias aplicações, garantindo testes.
- Estratégias de fuzzing para descobrir vulnerabilidades, aumentando sua eficácia.
EscalateGPT
EscalateGPT é uma ferramenta Python com IA que identifica oportunidades de escalonamento de privilégios dentro das configurações do AWS Identity and Access Management (IAM) da Amazon Web Services (AWS). Analisa configurações incorretas do IAM e fornece estratégias de mitigação potenciais usando diferentes modelos da OpenAI. Algumas funcionalidades incluem:
- Recuperação e análise de política IAM para identificar oportunidades potenciais de escalonamento de privilégios e sugerir mitigações relevantes.
- Resultados detalhados em formato JSON para explorar e recomendar estratégias que podem abordar vulnerabilidades.
O desempenho do EscalateGPT pode variar com base no modelo que utiliza. Por exemplo, o GPT4 demonstrou a capacidade de identificar cenários de escalonamento de privilégios mais complexos em comparação com o GPT3.5-turbo, particularmente em ambientes AWS do mundo real.
BurpGPT
BurpGPT é uma extensão do Burp Suite que pode aprimorar testes de segurança web incorporando Modelos de Linguagem Grande da OpenAI (LLMs). Fornece capacidades de varredura de vulnerabilidades e análise baseada em tráfego integradas diretamente na interface do Burp Suite. Algumas de suas funcionalidades principais incluem:
- Verificação de varredura passiva de dados HTTP enviados a um modelo GPT controlado pela OpenAI para análise, permitindo detectar vulnerabilidades e problemas que scanners tradicionais podem ignorar em aplicações escaneadas.
- Controle granular para escolher entre vários modelos OpenAI e controlar o número de tokens GPT usados na análise.
- Integração com o Burp Suite, aproveitando todos os recursos nativos necessários para análise, como exibir resultados dentro da interface do Burp.
- Funcionalidade de solução de problemas por meio do registro de eventos nativo do Burp, ajudando os usuários a resolver problemas de comunicação com a OpenAI API.
Práticas de codificação segura na era LLM
Embora bibliotecas e frameworks open-source ofereçam ferramentas valiosas para proteger aplicações LLM, a geração de código seguro também depende do uso de linguagens de programação mais seguras. Um exemplo notável é a reescrita pela Microsoft de suas bibliotecas criptográficas principais, SymCrypt, do C para Rust, uma linguagem de segurança de memória.3
Embora não gerado por LLM, este esforço demonstra como escolher linguagens seguras por design pode eliminar classes inteiras de vulnerabilidades. À medida que LLMs assumem mais tarefas de escrita de código, combiná-los com linguagens mais seguras como Rust pode reduzir o risco de gerar código inseguro ou explorável.
Adicionar como fonte preferencialDireção mais recente: Segurança agente
Segurança agente refere-se à segurança de agentes de IA:
MCP gateway seguro
O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) é o padrão da indústria para conectar agentes de IA a ferramentas. Um gateway MCP atua como um firewall para essas conexões, impedindo que agentes sejam sequestrados pelas ferramentas que usam.
Gestão de identidade e acesso agente (A-IAM)
Essas ferramentas se concentram em gerenciar as credenciais, “intenção” e privilégios desses cidadãos digitais autônomos.
Equipe vermelha autônoma e testes de penetração
Como agentes agem de maneira não determinística, verificações de segurança estáticas são insuficientes. A abordagem de equipe vermelha autônoma ataca constantemente agentes para encontrar fraquezas.
Perguntas frequentes
Segurança LLM refere-se às medidas e considerações de segurança aplicadas a Modelos de Linguagem Grande (LLMs), que são modelos avançados de processamento de linguagem natural, como GPT-3. A segurança LLM envolve abordar riscos e desafios de segurança potenciais associados a esses modelos, incluindo questões como:
1. Segurança de Dados: Modelos de linguagem podem gerar conteúdo impreciso ou tendencioso devido ao seu treinamento em grandes conjuntos de dados. Outro problema de segurança de dados é a violação de dados onde usuários não autorizados obtêm acesso a informações sensíveis.
Solução: Use Aprendizado por Reforço a partir de Feedback Humano (RLHF) para alinhar modelos com valores humanos e minimizar comportamentos indesejáveis.
2. Segurança do Modelo: Proteja o modelo contra adulteração e garanta a integridade de seus parâmetros e saídas.
Medidas: Implemente segurança para evitar alterações não autorizadas, mantendo a confiança na arquitetura do modelo. Use processos de validação e checksums para verificar a autenticidade da saída.
3. Segurança da Infraestrutura: Garanta a confiabilidade dos modelos de linguagem protegendo os sistemas de hospedagem.
Ações: Implemente medidas rigorosas para proteção de servidores e redes, incluindo firewalls, sistemas de detecção de intrusão e mecanismos de criptografia, para se proteger contra ameaças e acesso não autorizado.
4. Considerações Éticas: Evite a geração de conteúdo prejudicial ou tendencioso e garanta a implantação responsável do modelo.
Abordagem: Integre considerações éticas às práticas de segurança para equilibrar as capacidades do modelo com a mitigação de riscos. Para isso, aplique ferramentas de governança de IA e métodos.
As preocupações com segurança LLM podem levar a:
– Perda de Confiança: Incidentes de segurança podem minar a confiança, impactando a confiança do usuário e os relacionamentos com as partes interessadas.
– Repercussões Legais: Violações podem levar a consequências legais, especialmente em relação a dados regulamentados derivados de engenharia reversa de modelos LLM.
– Danos à Reputação: Entidades que usam LLMs podem enfrentar danos à reputação, afetando sua posição perante o público e a indústria.
Por outro lado, a segurança comprometida pode garantir e melhorar:
– Desempenho LLM confiável e consistente em várias aplicações.
– Confiabilidade das saídas LLM, evitando resultados não intencionais ou maliciosos.
– Segurança LLM responsável para usuários e partes interessadas.
A OWASP (Open Web Application Security Project) expandiu seu foco para abordar os desafios de segurança únicos associados a LLMs. Aqui está a lista completa desses riscos de segurança LLM e ferramentas para mitigá-los:
1. Injeção de Prompt
Manipular os prompts de entrada fornecidos a um modelo de linguagem para produzir saídas não intencionadas ou tendenciosas.
Ferramentas e métodos para usar:
– Validação de entrada: Implemente validação de entrada rigorosa para filtrar e sanitizar prompts do usuário.
– Filtros de expressão regular: Use expressões regulares para detectar e filtrar prompts potencialmente prejudiciais ou tendenciosos.
2. Manipulação Insegura de Saída
Manipulação inadequada ou gerenciamento insuficiente das saídas geradas por um modelo de linguagem, levando a possíveis problemas de segurança ou éticos.
Ferramentas e métodos para usar:
– Filtros de pós-processamento: Aplique filtros de pós-processamento para revisar e aprimorar saídas geradas quanto a conteúdo inadequado ou tendencioso.
– Revisão com participação humana: Inclua revisores humanos para avaliar e filtrar saídas do modelo quanto a conteúdo sensível ou inadequado.
3. Envenenamento de Dados de Treinamento
Introduzir dados maliciosos ou tendenciosos durante o processo de treinamento de um modelo para influenciar negativamente seu comportamento.
Ferramentas e métodos para usar:
– Verificações de qualidade de dados: Implemente verificações rigorosas nos dados de treinamento para identificar e remover amostras maliciosas ou tendenciosas.
– Técnicas de aumento de dados: Use métodos de aumento de dados para diversificar os dados de treinamento e reduzir o impacto de amostras envenenadas.
4. Negação de Serviço do Modelo
Explorar vulnerabilidades em um modelo para interromper seu funcionamento normal ou disponibilidade.
Ferramentas e métodos para usar:
– Limitação de taxa: Implemente limitação de taxa para restringir o número de consultas ao modelo de uma única fonte dentro de um período de tempo especificado.
– Monitoramento e alerta: Garanta monitoramento contínuo do desempenho do modelo e configure alertas para picos incomuns no tráfego.
5. Vulnerabilidades na Cadeia de Suprimentos:
Identificar fraquezas na cadeia de suprimentos de sistemas de IA, incluindo os dados usados para treinamento, para prevenir possíveis violações de segurança.
Ferramentas e métodos para usar:
– Validação de fonte de dados: Verifique a autenticidade e qualidade das fontes de dados de treinamento.
– Armazenamento seguro de dados: Garanta armazenamento e manipulação seguros dos dados de treinamento para evitar acesso não autorizado.
6. Divulgação de Informações Sensíveis:
Revelar involuntariamente informações confidenciais ou sensíveis por meio das saídas de um modelo de linguagem.
Ferramentas e métodos para usar:
– Técnicas de redação: Desenvolva métodos para redigir ou filtrar informações sensíveis das saídas do modelo.
– Técnicas de preservação de privacidade: Explore técnicas de preservação de privacidade como aprendizado federado para treinar modelos sem expor dados brutos.
7. Design Inseguro de Plugin:
Projetar plugins ou componentes adicionais para um modelo de linguagem que tenham vulnerabilidades de segurança ou possam ser explorados.
Ferramentas e métodos para usar:
– Auditorias de segurança: Realize auditorias de segurança em plugins e componentes adicionais para identificar e corrigir vulnerabilidades.
– Isolamento de plugin: Implemente medidas de isolamento para conter o impacto de violações de segurança dentro de plugins.
8. Agência Excessiva:
Permitir que um modelo de linguagem gere saídas com influência ou controle excessivo, potencialmente levando a consequências não intencionadas.
Ferramentas e métodos para usar:
– Geração controlada: Defina controles e restrições nas capacidades gerativas do modelo para evitar saídas com influência excessiva.
– Ajuste fino: Ajuste modelos com conjuntos de dados controlados para alinhá-los mais de perto com casos de uso específicos.
9. Superdependência:
Dependência excessiva das saídas de um modelo de linguagem sem validação adequada ou consideração de possíveis vieses e erros.
Ferramentas e métodos para usar:
– Diversidade de modelos: Considere usar múltiplos modelos ou conjuntos para reduzir a superdependência de um único modelo.
– Dados de treinamento diversos: Treine modelos em conjuntos de dados diversos para mitigar vieses e garantir robustez.
10. Roubo de Modelo:
Acesso não autorizado ou aquisição de um modelo de linguagem treinado, que pode ser mal utilizado ou explorado para vários fins.
Ferramentas e métodos para usar:
– Criptografia de modelo: Implemente técnicas de criptografia para proteger o modelo durante armazenamento e transmissão.
– Controles de acesso: Imponha controles de acesso rigorosos para limitar quem pode acessar e modificar o modelo.
Leitura adicional
Explore mais sobre LLMs e LLMOps verificando:
- LLMOPs vs MLOPs: Descubra a Melhor Escolha para Você
- Compare mais de 45 Ferramentas de MLOps: Benchmark abrangente de fornecedores
- Software de segurança de rede.
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