Проблемы обработки запросов в LLM
Обработка запросов в больших языковых моделях (LLM) создает значительные трудности, особенно для приложений в реальном времени, где важна быстрая реакция. Обработка каждого вопроса заново требует много времени и ресурсов. Поставщики AI преодолевают эти проблемы, используя систему кэширования, которая сохраняет повторяющиеся запросы, позволяя мгновенно отвечать на них и оптимизируя эффективность.
Риски безопасности при кэшировании
Однако ускорение времени ответа также влечет за собой риски безопасности. Исследования показали, что привычки кэширования API LLM могут непреднамеренно раскрывать конфиденциальную информацию. Например, если кэшированные запросы доступны нескольким пользователям, злоумышленник может определить, подавал ли кто-то другой похожий запрос на основе различий во времени ответа.
Разные подходы к кэшированию
Разные поставщики AI используют различные подходы к кэшированию, но их политики не всегда прозрачны для пользователей. Некоторые ограничивают кэширование одним пользователем, тогда как другие позволяют нескольким пользователям в одной организации делиться кэшированными запросами, что увеличивает риск утечки конфиденциальной информации.
Исследование Stanford University
Для изучения этих вопросов команда исследователей из Стэнфорда разработала систему аудита, способную обнаруживать кэширование запросов на разных уровнях доступа. Они отправляли контролируемые последовательности запросов к различным API AI и измеряли различия во времени ответа. Их тесты показали наличие кэширования в 8 из 17 API, причем 7 из них использовали глобальное кэширование.
Ключевые выводы исследования
- Кэширование запросов ускоряет ответы, но может раскрывать конфиденциальную информацию, если кэши доступны нескольким пользователям.
- Глобальное кэширование было обнаружено у 7 из 17 поставщиков API, что позволяет злоумышленникам делать выводы о запросах других пользователей.
- Некоторые поставщики не раскрывают свои политики кэширования, оставляя пользователей в неведении о рисках.
- Исследование выявило различия во времени ответа: кэшированные запросы в среднем отвечают за 0.1 секунды, тогда как некэшированные – до 0.5 секунд.
- Аудит подтвердил наличие систематического кэширования с высокими значениями p-уровня.
Рекомендации по минимизации рисков
Для снижения рисков рекомендуется:
- Ограничить кэширование запросов одним пользователем.
- Рандомизировать задержки ответа для предотвращения инференции времени.
- Обеспечить большую прозрачность в отношении политик кэширования.
Для получения рекомендаций по управлению AI в бизнесе свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних новостей AI.
“`
