Các Lỗ Hổng và Mối Đe Dọa An Ninh Đối Với Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn - MyGPT

Tác giả: Aayush Mittal
Cập nhật vào ngày 28 tháng 2 năm 2024

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT-4, DALL-E đã thu hút sự tưởng tượng của công chúng và đã thể hiện tiềm năng khổng lồ trong nhiều ứng dụng khác nhau. Tuy nhiên, bên cạnh tất cả những khả năng của họ, những hệ thống trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ này cũng đi kèm với những lỗ hổng đáng kể có thể bị khai thác bởi các hành động gian ác. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khám phá các vector tấn công mà các nhà đe dọa có thể tận dụng để đe dọa LLMs và đề xuất các biện pháp phòng ngừa để tăng cường an ninh cho chúng.

Tổng quan về các mô hình ngôn ngữ lớn

Trước khi đi sâu vào các lỗ hổng, việc hiểu rõ các mô hình ngôn ngữ lớn là gì và tại sao chúng trở nên phổ biến là rất hữu ích. LLMs là một loại hệ thống trí tuệ nhân tạo đã được huấn luyện trên các tập văn bản khổng lồ, cho phép chúng tạo ra văn bản giống con người đáng kinh ngạc và tham gia vào các cuộc trò chuyện tự nhiên.

Các LLMs hiện đại như GPT-3 của OpenAI chứa hàng tỷ tham số, nhiều bậc lớn hơn so với các mô hình trước đó. Chúng sử dụng một kiến trúc mạng nơ-ron dựa trên transformer mà xuất sắc trong việc xử lý các chuỗi như văn bản và âm thanh. Quy mô lớn của những mô hình này, kết hợp với các kỹ thuật học sâu tiên tiến, cho phép chúng đạt được hiệu suất tiên tiến nhất trong các nhiệm vụ ngôn ngữ.

Một số khả năng độc đáo đã khiến cả các nhà nghiên cứu và công chúng phấn khích bao gồm:

• Tạo văn bản: LLMs có thể tự động hoàn thành câu, viết bài luận, tóm tắt các bài báo dài, và thậm chí sáng tác truyện ngắn.
• Trả lời câu hỏi: Chúng có thể cung cấp các câu trả lời thông tin cho các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên trên nhiều chủ đề.
• Phân loại: LLMs có thể phân loại và gán nhãn văn bản theo cảm xúc, chủ đề, tác giả và nhiều hơn nữa.
• Dịch: Các mô hình như Google’s Switch Transformer (2022) đạt được khả năng dịch gần như như con người giữa hơn 100 ngôn ngữ.
• Tạo mã: Công cụ như GitHub Copilot đã thể hiện tiềm năng của LLMs trong việc hỗ trợ các nhà phát triển.

Sự linh hoạt đáng kinh ngạc của các LLMs đã thúc đẩy sự quan tâm mạnh mẽ trong việc triển khai chúng trên các ngành công nghiệp từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính. Tuy nhiên, những mô hình hứa hẹn này cũng mang lại các lỗ hổng mới mẻ cần phải được đối phó.

Các Vector Tấn Công trên Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

Mặc dù các LLMs không chứa các lỗ hổng phần mềm truyền thống theo nghĩa đen, sự phức tạp của chúng khiến chúng dễ bị ảnh hưởng bởi các kỹ thuật tìm cách thao túng hoặc khai thác cách hoạt động bên trong của chúng. Hãy xem xét một số vector tấn công nổi bật:

1. Tấn công đối kháng

Các cuộc tấn công đối kháng liên quan đến các đầu vào được thiết kế một cách đặc biệt để đánh lừa các mô hình học máy và kích hoạt các hành vi không mong muốn. Thay vì thay đổi trực tiếp mô hình, kẻ thù thao túng dữ liệu được cung cấp vào hệ thống.

Đối với các LLMs, các cuộc tấn công đối kháng thường thao túng các yêu cầu và đầu vào văn bản để tạo ra các đầu ra thiên vị, vô lý hoặc nguy hiểm nhưng vẫn có vẻ có logic cho một yêu cầu nhất định. Ví dụ, kẻ thù có thể chèn cụm từ “Lời khuyên này sẽ gây hại cho người khác” trong một yêu cầu đối với ChatGPT yêu cầu hướng dẫn nguy hiểm. Điều này có thể vượt qua bộ lọc an toàn của ChatGPT bằng cách mô tả lời khuyên gây hại như là một cảnh báo.

Các cuộc tấn công phức tạp hơn có thể nhắm vào các biểu diễn mô hình nội bộ. Bằng cách thêm các biến đổi không thể nhận biết được vào các vectơ nhúng từ, kẻ thù có thể thay đổi đáng kể các đầu ra của mô hình. Để phòng thủ chống lại các cuộc tấn công này, cần phải phân tích cách các điều chỉnh đầu vào tinh tế ảnh hưởng đến các dự đoán.

2. Nhiễm dữ liệu

Cuộc tấn công này liên quan đến việc tiêm dữ liệu bị nhiễm vào quy trình huấn luyện của các mô hình học máy để mục đích gian lận chúng. Đối với các LLMs, kẻ thù có thể thu thập văn bản độc hại từ internet hoặc tạo ra văn bản tổng hợp được thiết kế đặc biệt để làm ô nhiễm các bộ dữ liệu huấn luyện.

Dữ liệu bị ô nhiễm có thể gây ra các độ chệch có hại trong các mô hình, khiến chúng học được các tín hiệu kích động đối kháng, hoặc làm giảm hiệu suất trên các nhiệm vụ mục tiêu. Việc làm sạch các bộ dữ liệu và bảo vệ các đường ống dữ liệu là rất quan trọng để ngăn chặn các cuộc tấn công nhiễm dữ liệu vào các LLMs trong sản xuất.

3. Đánh cắp mô hình

Các LLMs đại diện cho tài sản trí tuệ vô cùng quý giá đối với các công ty đầu tư nguồn lực vào việc phát triển chúng. Kẻ thù muốn đánh cắp các mô hình độc quyền để sao chép khả năng của chúng, có lợi thế thương mại, hoặc trích xuất dữ liệu nhạy cảm được sử dụng trong quá trình huấn luyện.

Kẻ tấn công có thể cố gắng điều chỉnh các mô hình phụ thay thế bằng cách sử dụng các truy vấn đến các LLMs mục tiêu để phân tích ngược kiến thức của chúng. Các mô hình bị đánh cắp cũng tạo ra bề mặt tấn công bổ sung cho kẻ thù triển khai các cuộc tấn công tiếp theo. Kiểm soát truy cập mạnh mẽ và theo dõi các mẫu sử dụng bất thường giúp giảm thiểu rủi ro đánh cắp.

4. Tấn công cơ sở hạ tầng

Khi các LLMs trở nên rộng lớn hơn về quy mô, các đường ống huấn luyện và suy luận của chúng đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể. Ví dụ, GPT-3 đã được huấn luyện trên hàng trăm GPU và tốn hàng triệu đô la trong các khoản phí tính toán đám mây.

Sự phụ thuộc này vào cơ sở hạ tầng phân tán quy mô lớn ti exposes tiềm năng như các vector tấn công như tấn công từ chối dịch vụ làm tràn các API với các yêu cầu để làm quá tải máy chủ. Kẻ thù cũng có thể cố gắng xâm nhập vào các môi trường đám mây chứa các LLMs để phá hoại hoạt động hoặc lấy trộm dữ liệu.

Các mối đe dọa tiềm ẩn từ những lỗ hổng của LLMs

Tận dụng các vector tấn công ở trên có thể cho phép kẻ thù lạm dụng các LLMs một cách đặc biệt đe dọa đến cá nhân và xã hội. Dưới đây là một số mối đe dọa tiềm ẩn mà các chuyên gia an ninh đang theo dõi một cách cẩn thận:

• Lan truyền thông tin sai lệch: Các mô hình bị nhiễm độc có thể bị thao túng để tạo ra những sự thật giả mạo thuyết phục, kích động các âm mưu hoặc làm suy yếu các tổ chức.
• Tăng cường các định kiến xã hội: Các mô hình được huấn luyện trên dữ liệu lệch có thể biểu hiện các mối quan hệ định kiến có hại ảnh hưởng đến các nhóm thiểu số.
• Lừa đảo và kỹ thuật xã hội: Khả năng trò chuyện của các LLMs có thể tăng cường các thủ đoạn lừa đảo được thiết kế để lừa người dùng tiết lộ thông tin nhạy cảm.
• Tạo ra nội dung độc hại và nguy hiểm: Không bị ràng buộc, các LLMs có thể cung cấp hướng dẫn cho các hoạt động bất hợp pháp hoặc không đạo đức.
• Mô phỏng số hóa: Các tài khoản người dùng giả mạo được cung cấp bởi các LLMs có thể lan truyền nội dung gây phấn kích mà không bị phát hiện.
• Rủi ro nhiễm sắc thể hệ thống: Các LLMs có thể tiềm ẩn hỗ trợ các hacker bằng cách tự động hóa các thành phần của các cuộc tấn công mạng.

Những mối đe dọa này làm nổi bật sự cần thiết của các biện pháp kiểm soát và cơ chế giám sát chặt chẽ để phát triển và triển khai các LLMs một cách an toàn. Khi các mô hình tiếp tục phát triển về khả năng, các rủi ro sẽ chỉ tăng lên mà không có các biện pháp phòng ngừa đủ đầy.

Các chiến lược đề xuất để bảo mật các mô hình ngôn ngữ lớn

Với tính đa chiều của các lỗ hổng của LLMs, một phương pháp phòng thủ phức tạp qua các giai đoạn thiết kế, huấn luyện và triển khai là cần thiết để tăng cường an ninh:

Kiến trúc an toàn

• Sử dụng các kiểm soát truy cập đa tầng để hạn chế truy cập mô hình cho các người dùng và hệ thống được ủy quyền. Giới hạn tốc độ có thể giúp ngăn chặn các cuộc tấn công bằng vũ lực brute force.
• Tách biệt các thành phần con vào các môi trường cô lập được bảo mật bằng các chính sách tường lửa nghiêm ngặt. Điều này giảm thiểu vùng bão nổ từ các cuộc vi phạm.
• Thiết kế cho tính sẵn có cao trên các khu vực để ngăn chặn các sự cố cục bộ. Cân bằng tải giúp ngăn chặn tràn lên yêu cầu trong khi bị tấn công.

Bảo mật đường ống huấn luyện

• Thực hiện vệ sinh dữ liệu một cách kỹ lưỡng bằng cách quét các bộ dữ liệu huấn luyện để phát hiện độc hại, định kiến và văn bản tổng hợp bằng cách sử dụng các bộ phân loại. Điều này giúp giảm thiểu các rủi ro nhiễm dữ liệu.
• Huấn luyện các mô hình trên các bộ dữ liệu tin cậy được lựa chọn từ các nguồn uy tín. Tìm kiếm các quan điểm đa dạng khi thu thập dữ liệu.
• Giới thiệu các cơ chế xác thực dữ liệu để xác minh tính hợp pháp của các ví dụ. Chặn các tải lên văn bản hàng loạt đáng ngờ.
• Thực hành huấn luyện đối kháng bằng cách bổ sung các ví dụ sạch sẽ bằng các mẫu đối kháng để cải thiện tính ổn định của mô hình.

Giám sát tổ chức

• Thành lập các hội đồng đánh giá đạo đức với các quan điểm đa dạng để đánh giá các rủi ro trong các ứng dụng và đề xuất các biện pháp bảo vệ.
• Phát triển các chính sách rõ ràng điều chỉnh các trường hợp sử dụng phù hợp và tiết lộ các hạn chế cho người dùng.
• Tạo điều kiện cho sự hợp tác gần gũi hơn giữa các nhóm an ninh và các kỹ sư máy học để cấy vào các phương pháp bảo mật tốt nhất.
• Thực hiện các cuộc kiểm toán và đánh giá tác động định kỳ để xác định các rủi ro tiềm ẩn khi khả năng tiến triển.
• Thành lập kế hoạch phản ứng sự cố mạnh mẽ để điều tra và giảm nhẹ các vi phạm hoặc sử dụng sai LLM thực tế.

Sự kết hợp của các chiến lược giảm nhẹ trên các dữ liệu, mô hình và cơ sở hạ tầng là chìa khóa để cân bằng giữa sự hứa hẹn lớn lao và các rủi ro thực tế đi kèm với các mô hình ngôn ngữ lớn. Sự cảnh giác liên tục và các khoản đầu tư bảo mật tích cực phù hợp với quy mô của các hệ thống này sẽ xác định xem các lợi ích của chúng có thể được thực hiện một cách có trách nhiệm hay không.

Kết luận

Các LLMs như ChatGPT đại diện cho một bước tiến công nghệ mở rộng ranh giới của những gì trí tuệ nhân tạo có thể đạt được. Tuy nhiên, tính phức tạp tuyệt đối của những hệ thống này khiến chúng dễ bị tổn thương bởi một loạt các kỹ thuật tấn công mới mẻ đòi hỏi sự chú ý của chúng ta.

Từ các cuộc tấn công đối kháng đến việc đánh cắp mô hình, các nhà đe dọa có động cơ để mở khóa tiềm năng của LLMs cho mục đích đen tối. Nhưng bằng cách nuôi dưỡng một văn hóa bảo mật trong suốt vòng đời của việc học máy, chúng ta có thể làm việc để đảm bảo những mô hình này thực hiện hứa hẹn của mình một cách an toàn và đạo đức. Với những nỗ lực cộng tác giữa các lĩnh vực công và tư, những lỗ hổng của các LLMs không cần phải làm suy giảm giá trị của chúng đối với xã hội.