Значимость проблемы протечки инструкций в крупных языковых моделях (LLMs)
Практические решения и ценность
Проблема протечки инструкций в LLM стала серьезным вызовом безопасности. Злоумышленники могут извлекать чувствительную информацию из запросов к LLM через целенаправленные атаки. Существуют методы, такие как фреймворк PromptInject и оптимизация на основе градиентов, для борьбы с этой уязвимостью. Обоснованные стратегии защиты исключительно важны для сохранения доверия пользователей.
Исследования и методы обработки протечки инструкций
Современные подходы и анализ
Исследования расширились на изучение рисков протечки данных и информации из внешних баз данных. Разработаны методы атак, такие как PRSA, позволяющие выявлять инструкции к LLM. Различные методы обороны, включая перплексию, обработку входных данных и адаптивное обучение, показали свою эффективность в борьбе с протечкой инструкций.
Стратегии обороны и исследования Salesforce AI Research
Безопасность и меры противодействия
Исследование Salesforce AI Research применяет стандартизированные сценарии для оценки эффективности оборонительных стратегий против протечки инструкций в LLM. Методология включает многотурний вопросно-ответный формат, фокусируясь на четырех областях: новости, медицине, юриспруденции и финансах. Это позволяет систематизированно оценить утечку информации в различных контекстах.
Ключевym компонентом стратегии обороны является слой перезаписи запросов, особенно в поисково-генеративных системах. Результаты исследований показывают, что комбинация нескольких методов обороны дает наилучшие результаты. Для закрытых моделей перепись запросов оказалась наиболее эффективной, снижая уровень успешных атак на 16,8%. Тем временем, для открытых моделей структурированный ответ был наиболее эффективен, уменьшая уровень успешных атак на 28,2%.
