Предложение CaMeL от исследователей Google DeepMind
Исследователи Google DeepMind разработали CaMeL — надежную защиту, создающую защитный слой вокруг больших языковых моделей (LLM), обеспечивая безопасность даже в условиях возможных атак на исходные модели.
Проблема уязвимости LLM
Большие языковые модели становятся важной частью современных технологий, однако они подвержены атакам с внедрением команд. Эти атаки могут использоваться злоумышленниками для извлечения конфиденциальной информации или выполнения вредоносных операций. Традиционные методы безопасности, такие как обучение моделей и инженерия запросов, недостаточно эффективны, что подчеркивает необходимость в надежной защите.
Как работает CaMeL
CaMeL вводит новый подход, вдохновленный проверенными практиками программной безопасности. Он явно извлекает управление и потоки данных из пользовательских запросов, гарантируя, что ненадежные входные данные не могут напрямую изменить логику программы. CaMeL использует архитектуру с двумя моделями: Привилегированная LLM и Карантинная LLM, что позволяет изолировать чувствительные операции от потенциально опасных данных.
Результаты и эффективность
Испытания на основе бенчмарка AgentDojo показали, что CaMeL успешно предотвращает атаки с внедрением команд, сохраняя функциональность и решая 67% задач безопасно. В сравнении с другими защитами, CaMeL обеспечивает почти полную защиту при умеренных затратах на токены.
Подход к управлению данными
CaMeL строго управляет зависимостями через свои политики на основе метаданных, что позволяет эффективно предотвращать манипуляции с потоком данных. Это особенно важно, поскольку традиционные методы могут не распознать угрозы косвенного манипулирования.
Заключение
CaMeL представляет собой значительный шаг вперед в защите систем, основанных на LLM. Его способность обеспечивать строгую политику безопасности без изменения основной модели открывает новые возможности для защиты от атак. Внедрение CaMeL может стать ключевым шагом для поддержания доверия пользователей и обеспечения безопасного взаимодействия в сложных цифровых экосистемах.
Практические бизнес-решения
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут трансформировать ваш бизнес:
- Идентифицируйте процессы, которые можно автоматизировать, и моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить наибольшую ценность.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ положительно сказываются на бизнесе.
- Выберите инструменты, соответствующие вашим нуждам, и которые можно настроить под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности, а затем постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Контакты
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram https://t.me/itinai, чтобы быть в курсе последних новостей в области ИИ.
Пример решения на основе ИИ
Посмотрите на практический пример решения на базе ИИ: бот продаж от https://itinai.ru/aisales, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
