أمان نماذج اللغة الكبيرة: أهم 10 مخاطر و7 أفضل ممارسات أمنية

ما هي نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)؟

نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) هي أنظمة ذكاء اصطناعي تم تدريبها لمعالجة وفهم وتوليد نصوص تشبه النصوص البشرية. تم تطوير هذه النماذج باستخدام تقنيات التعلم العميق التي تحاكي جوانب من الوظائف الإدراكية البشرية. من خلال تحليل مجموعات بيانات نصية واسعة، بما في ذلك الأدب والمقالات عبر الإنترنت ومحتويات رقمية أخرى، تتعلم نماذج اللغة الكبيرة تعقيدات اللغة البشرية، بما في ذلك القواعد والمعرفة العالمية والفهم السياقي.

تدريب نماذج اللغة الكبيرة هو مهمة تتطلب موارد كبيرة، حيث تحتاج إلى قوة حاسوبية كبيرة ومصادر بيانات متنوعة. وهذا يمكنها من أداء مهام لغوية مختلفة مثل الترجمة، وتوليد المحتوى، والإجابة على الأسئلة، والتلخيص بكفاءة عالية.

ومع ذلك، فإن تعقيد وقدرات نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) يقدم عدة مخاطر أمنية. تنبع هذه المخاطر بشكل أساسي من طبيعة آليات التدريب والتشغيل الخاصة بها. على سبيل المثال، يمكن أن تؤدي التحيزات في بيانات التدريب إلى توليد محتوى متحيز أو مسيء. علاوة على ذلك، يمكن أن تتضمن الكمية الهائلة من البيانات التي تعالجها نماذج اللغة الكبيرة معلومات حساسة أو شخصية، مما يثير القلق بشأن الخصوصية وأمان البيانات.

علاوة على ذلك، يفتح التفاعل بين نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والمستخدمين آفاقًا لتهديدات أمنية محتملة. يمكن للجهات الخبيثة استغلال هذه التفاعلات للتلاعب بمخرجات النموذج أو استخراج معلومات غير مصرح بها. وهذا يستلزم اتباع نهج قوي لتأمين تطبيقات LLM، ومعالجة المخاطر التي تتراوح من التلاعب بالمدخلات إلى انتهاكات خصوصية البيانات.

أعلى 10 مخاطر أمنية لتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM)

مشروع أمان تطبيقات الويب المفتوحة (OWASP) هو منظمة غير ربحية مكرسة لتحسين أمان البرمجيات. قائمة OWASP لأعلى 10 تهديدات لتطبيقات الويب هي وثيقة توعوية معيارية تمثل توافقًا واسعًا حول أخطر المخاطر الأمنية على تطبيقات الويب.

في نفس السياق، أصدرت OWASP في أواخر عام 2023 قائمة بأعلى 10 مخاطر لتطبيقات LLM. وقد استفادت من خبرة فريق دولي يضم ما يقرب من 500 خبير مع أكثر من 125 مساهمًا نشطًا، والذين يأتون من خلفيات متنوعة تشمل الذكاء الاصطناعي، والأمن، وتطوير البرمجيات، والحوسبة السحابية، والأجهزة، والأكاديمية. دعونا نستعرض أعلى 10 تهديدات وفقًا لأبحاث OWASP.

حقن التعليمات في نماذج اللغة الكبيرة

يشير حقن الطلبات إلى ممارسة إدخال مدخلات ضارة في طلب النموذج، مما يخدع النموذج في إنتاج محتوى ضار أو غير مناسب. تكمن الخطورة في أنه بدون تدابير أمان مناسبة، يمكن لنماذج اللغة الكبيرة أن تنشر محتوى ضار دون وعي. على سبيل المثال، يمكن أن تقدم تعليمات مفصلة حول كيفية تنفيذ أفعال غير قانونية أو خطيرة.

يتضمن تقليل هذا الخطر تنفيذ تقنيات صارمة للتحقق من المدخلات وتنظيفها. يجب توخي الحذر لضمان أن النموذج لا ينتج أي محتوى قد يكون ضارًا أو مسيئًا أو ينتهك المبادئ الأخلاقية.

LLM02: إدارة المخرجات غير الآمنة

التعامل غير الآمن مع المخرجات هو مصدر قلق أمني كبير آخر. بدون ضوابط مناسبة، يمكن أن ينتج النموذج محتوى يؤدي إلى هجمات على تطبيقات الويب مثل XSS وCSRF، تصعيد الامتيازات، أو تنفيذ التعليمات البرمجية عن بُعد. اعتبر تطبيقًا برمجيًا يستقبل مخرجات من نموذج لغوي كبير ويعالجها - إذا كانت هذه المخرجات تحتوي على كود ضار، فقد تُستخدم لخرق التطبيق المستلم.

لمعالجة هذه المشكلة، تحتاج تطبيقات LLM إلى تنفيذ آليات قوية لتصفية المخرجات وتنظيفها. يمكن أن تشمل هذه الآليات آليات لتحديد وإزالة أي معلومات حساسة محتملة من المحتوى الناتج، بالإضافة إلى فحوصات لضمان عدم احتواء المخرجات على أي كود ضار.

LLM03: تسميم بيانات التدريب

تشير ممارسة تسمم بيانات التدريب إلى تعديل بيانات التدريب الخاصة بالنموذج لتوجيه مخرجاته أو وظيفته. قد يتضمن ذلك إدخال معلومات مضللة أو خاطئة في بيانات التدريب، أو تحريف البيانات بطريقة تؤثر على فهم النموذج لمواضيع معينة.

يتطلب الدفاع ضد ذلك آليات صارمة للتحقق من صحة البيانات وسلامتها. من الضروري التأكد من أن البيانات المستخدمة في تدريب النموذج دقيقة وغير متحيزة وتمثل نوع المعلومات التي من المتوقع أن يتعامل معها النموذج.

LLM04: نموذج نفي الخدمة

هجوم الحرمان من الخدمة (DoS) هو خطر محتمل حيث يقوم المهاجم بإغراق النموذج بحجم كبير من الطلبات، مما يتسبب في تباطؤه أو تعطلّه. وقع أول هجوم كبير من هذا النوع في نوفمبر 2023، مما تسبب في توقف خدمة ChatGPT الشهيرة. يمكن أن يجعل هجوم DoS تطبيق نموذج اللغة الكبير غير متاح، مما يعطل وظيفته وقد يتسبب في تأثير كبير على الأعمال.

يمكن أن تشمل التدابير الوقائية ضد هذا الخطر تنفيذ تحديد معدل الطلبات للتحكم في عدد الطلبات التي يمكن أن يقدمها مستخدم واحد أو عنوان IP معين خلال فترة زمنية معينة، ونشر توزيع الحمل لتوزيع الحمل عبر عدة نسخ من النموذج.

LLM05: نقاط الضعف في سلسلة التوريد

تشير نقاط الضعف في سلسلة التوريد إلى المخاطر التي يمكن أن تنشأ من المكونات المختلفة والاعتمادات التي تشكل تطبيق نموذج اللغة الكبير (LLM). يمكن أن يشمل ذلك كل شيء من الأجهزة والبرمجيات المستخدمة لتدريب النموذج إلى أنظمة الإنتاج المستخدمة لتقديمه للمستخدمين.

يتطلب التخفيف من هذه المخاطر نهجًا شاملاً لأمان سلسلة التوريد، بما في ذلك فحص الموردين، وتطبيق ممارسات تطوير آمنة، وتحديث جميع المكونات بانتظام وترقيعها لحمايتها من الثغرات المعروفة.

LLM06: كشف المعلومات الحساسة

كشف المعلومات الحساسة هو خطر حيث يقوم تطبيق نموذج اللغة الكبير (LLM) بشكل غير مقصود بكشف معلومات حساسة في مخرجاته. قد تشمل هذه المعلومات بيانات شخصية، معلومات تجارية سرية، أو أي معلومات أخرى لا ينبغي الكشف عنها علنًا.

يتطلب منع ذلك التعامل مع البيانات بشكل قوي ووجود ضوابط للخصوصية. يجب تصميم تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) لتقليل كمية البيانات الحساسة التي تتعامل معها، وأي بيانات حساسة يتم التعامل معها يجب أن تكون محمية بتشفير قوي وتدابير أمنية أخرى.

LLM07: تصميم إضافات غير آمن

تصميم الإضافات غير الآمنة هو ثغرة يمكن أن تعرض تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) لمخاطر جسيمة. يمكن للقراصنة استغلال الإضافات غير الآمنة لإدخال شيفرات خبيثة، أو تغيير الوظائف، أو الحصول على وصول غير مصرح به. يمكن أن يؤدي ذلك إلى مجموعة من النتائج السلبية، بدءًا من خروقات البيانات أو انقطاع الخدمة لتطبيق LLM نفسه، إلى هجمات ضد مستخدمي مخرجات LLM.

من الضروري التأكد من أن جميع الإضافات المستخدمة في تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) آمنة. يجب على مزود تطبيق LLM اتخاذ تدابير أمنية دقيقة واختبار الإضافات لضمان أمانها. يجب على مستخدمي LLM توخي الحذر عند استخدام الإضافات وتجنب الإضافات التي تتطلب أذونات مفرطة أو تظهر سلوكًا مريبًا.

الوكالة المفرطة

تنشأ الوكالة المفرطة في نماذج اللغة الكبيرة عندما تُمنح هذه الأنظمة وظائف أو صلاحيات أو استقلالية أكثر من اللازم. وهذا يمكن أن يؤدي إلى تصرفات غير مقصودة أو ضارة استجابةً لمخرجات غير واضحة من نماذج اللغة.

تشمل الأمثلة البرمجيات الإضافية التي تحتوي على وظائف أو حقوق وصول غير ضرورية. تتضمن استراتيجيات التخفيف تقليل الوظائف والأذونات لوكلاء LLM والبرمجيات الإضافية، وضمان تفويض المستخدم للإجراءات، وتطبيق ضوابط تتضمن وجود الإنسان في الحلقة.

LLM09: الاعتماد المفرط

يحدث الاعتماد المفرط عندما يكون هناك اعتماد غير مبرر على دقة وملاءمة مخرجات نماذج اللغة الكبيرة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى خروقات أمنية، معلومات مضللة، وأضرار بالسمعة نتيجة الاعتماد على محتوى غير صحيح أو غير مناسب تم إنتاجه بواسطة نماذج اللغة الكبيرة.

يتضمن التخفيف المراقبة المنتظمة لمخرجات نماذج اللغة الكبيرة، والتحقق منها مع مصادر موثوقة، واستخدام آليات التحقق مثل التناسق الذاتي أو تقنيات التصويت.

LLM10: سرقة النموذج

تشمل سرقة النماذج الوصول غير المصرح به، والنسخ، أو استخراج نماذج LLM الملكية. يمكن أن يؤدي ذلك إلى خسائر اقتصادية، وتضرر الميزة التنافسية، والوصول غير المصرح به إلى معلومات حساسة.

تشمل استراتيجيات منع سرقة النماذج تأمين الوصول إلى النماذج، واستخدام التشفير، وتنفيذ تدابير قوية للمصادقة والتفويض.

أفضل الممارسات لتأمين تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة

1. تنظيف المدخلات

تنظيف مدخلات نماذج اللغة الكبيرة يعني فحص وتنظيف البيانات المقدمة من المستخدمين لمنع المحتوى الضار أو غير المناسب من التأثير على ردود النموذج. هذه نقطة مهمة يجب اختبارها بشكل شامل في مرحلة اختبار قبول المستخدم، بما في ذلك كل من المحفزات الضارة والمناورة وكذلك المحفزات من مستوى "المزاح" من المستخدم.

الخطوة الأولى في تطهير المدخلات هي تحديد المدخلات التي قد تكون ضارة أو مضللة. قد تشمل هذه المحاولات لحقن الأوامر، حيث يحاول المستخدمون استدراج ردود غير أخلاقية أو ضارة. تشمل المخاوف الأخرى المدخلات التي تحتوي على بيانات شخصية أو معلومات مضللة. يجب تصميم نموذج اللغة ليكون قادرًا على التعرف على مثل هذه المدخلات، إما برفض معالجتها أو معالجتها بطريقة تقلل من الأذى المحتمل.

يتضمن تنفيذ تنظيف المدخلات مزيجًا من العمليات الآلية واليدوية. يمكن استخدام الفلاتر الآلية والقوائم السوداء للكلمات لاكتشاف ومنع أنواع معينة من المحتوى بناءً على قواعد أو أنماط محددة مسبقًا. ومع ذلك، نظرًا لتعقيد اللغة وخصوصياتها، فإن هذه الأنظمة ليست مضمونة. لذلك، فإن وجود طبقة من الإشراف البشري أمر حاسم، بالإضافة إلى إعداد بعض الردود الجاهزة للمطالبات الموجودة في القائمة السوداء. قد يتضمن ذلك عملية مراجعة حيث يتم الإشارة إلى المدخلات المشكوك فيها ليقوم المراقبون البشريون بتقييمها.

2. تقليل البيانات

مبدأ تقليل البيانات بسيط: اجمع وعمّل فقط البيانات التي تحتاجها بشكل مطلق. من خلال تقليل كمية البيانات التي تعالجها، تقلل من المخاطر الأمنية المحتملة. هذه الطريقة لا تقلل فقط من التعرض لانتهاكات البيانات، بل تضمن أيضًا الامتثال للوائح حماية البيانات.

يجب على مقدمي تطبيقات LLM مراجعة أنشطة جمع البيانات ومعالجتها بانتظام لتحديد المجالات التي يمكنهم فيها تقليل استخدام البيانات.

يساعد تقليل البيانات أيضًا في تحسين كفاءة نماذج LLM. من خلال التركيز على البيانات الأكثر صلة، يمكن تدريب النماذج بشكل أسرع وقد تنتج نتائج أكثر دقة.

3. تشفير البيانات

تشفير البيانات هو جانب غير قابل للتفاوض في أمان نماذج اللغة الكبيرة. التشفير هو عملية تحول البيانات القابلة للقراءة إلى صيغة غير قابلة للقراءة لمنع الوصول غير المصرح به.

عندما يتعلق الأمر بنماذج LLM، يجب تطبيق تشفير البيانات على كل من بيانات المستخدم المخزنة والبيانات أثناء النقل. وهذا يعني أن أي بيانات تُدخل في نموذج LLM، أو تُنتج عنه، أو تُنقل إلى أجهزة المستخدمين النهائيين، يجب أن تكون مشفرة.

التشفير لا يحمي البيانات من التهديدات الخارجية فحسب، بل يساعد أيضًا في حمايتها من المخاطر الداخلية. على سبيل المثال، إذا كان هناك شخص خبيث داخل مزود تطبيقات LLM لديه وصول إلى نموذج LLM، فإن التشفير سيمنعهم من الوصول إلى معلومات المستخدم الحساسة.

4. تنفيذ التحكم في الوصول

يُعتبر التحكم في الوصول مكونًا حيويًا من أمان نماذج اللغة الكبيرة. ويشير إلى عملية تحديد من لديه حق الوصول إلى نموذج LLM وما يمكنهم فعله به.

يتضمن التحكم في الوصول إعداد أدوار المستخدمين والصلاحيات، التي تحدد ما يمكن لكل مستخدم رؤيته وفعله في نموذج LLM الخاص بك. يمكن أن يتراوح ذلك من عرض البيانات إلى إجراء تغييرات على النموذج نفسه. من المهم بشكل خاص تجنب منح صلاحيات مفرطة، وتجنب تصعيد الصلاحيات، من قبل المستخدمين النهائيين للنموذج، الذين لا ينبغي أن يكون لديهم وصول إلى الوظائف الإدارية.

يساعد تنفيذ التحكم في الوصول على منع الوصول غير المصرح به وسوء استخدام نموذج LLM الخاص بك. كما يوفر سجلاً واضحًا لمن لديه حق الوصول إلى ماذا، وهو ما يمكن أن يكون حاسمًا في حالة حدوث خرق أو تدقيق.

5. التدقيق

التدقيق هو جزء حيوي من الحفاظ على أمان نماذج اللغة الكبيرة. يتضمن التدقيق مراجعة شاملة لأنشطة نموذج اللغة الكبيرة لضمان عمله كما ينبغي وامتثاله لجميع التدابير الأمنية ذات الصلة. يجب إجراء تدقيقات منتظمة لضمان الامتثال المستمر والأمان. يجب توثيق هذه التدقيقات والتصرف بسرعة بناءً على أي نتائج.

يمكن أن يساعد التدقيق في تحديد أي مخاطر أمنية محتملة أو مجالات عدم الامتثال. كما يمكن أن يوفر رؤى قيمة حول كيفية أداء نموذج LLM وما إذا كانت هناك حاجة لإجراء تغييرات أو تحسينات.

6. تأمين بيانات التدريب

تأمين بيانات التدريب هو جانب أساسي آخر من أمان نماذج اللغة الكبيرة. نماذج LLM جيدة فقط بقدر جودة البيانات التي تم تدريبها عليها. إذا تم اختراق بيانات التدريب الخاصة بك، فقد يؤثر ذلك بشكل كبير على دقة وموثوقية نماذج LLM الخاصة بك.

تأمين بيانات التدريب يتطلب تنفيذ ضوابط وصول صارمة، وتشفير البيانات، وإجراء تدقيقات منتظمة لعمليات التعامل مع البيانات. من الضروري أيضًا التأكد من أن بيانات التدريب دقيقة وملائمة.

7. أمان واجهة برمجة التطبيقات

واجهات برمجة التطبيقات، أو APIs، هي عنصر أساسي في نماذج LLM. إنها الوسيلة التي يتواصل بها نموذج LLM مع أنظمة وتطبيقات أخرى.

أمان واجهات برمجة التطبيقات يتضمن حماية واجهات برمجة التطبيقات من الوصول غير المصرح به وسوء الاستخدام. يشمل ذلك تنفيذ ضوابط الوصول، تشفير البيانات، والمراقبة والتدقيق المنتظم لواجهات برمجة التطبيقات الخاصة بك.

أمان واجهات برمجة التطبيقات لا يقتصر فقط على حمايتها؛ بل يتعلق أيضًا بضمان أنها تعمل بشكل صحيح وفعال. يمكن أن تساعد الاختبارات والمراقبة المنتظمة في تحديد أي مشاكل أو عدم كفاءة محتملة، مما يضمن أن واجهات برمجة التطبيقات المقدمة من أنظمة LLM موثوقة وآمنة.

أمان الذكاء الاصطناعي مع Exabeam

إكزابييم هي رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) وقد تم بناء شركتنا على أساس التعلم الآلي (ML) لتحليل سلوك المستخدمين والكيانات (UEBA) وأتمتة عملية الكشف عن التهديدات والتحقيق والاستجابة (TDIR). لقد كنا نستخدم التعلم الآلي، وهو عنصر من عناصر الذكاء الاصطناعي، منذ عام 2013.

تعمل إكزابييم على تسريع وزيادة دقة اكتشاف التهديدات والتحقيقات وعمليات تحميل البيانات، مما يوفر الوقت لمركز العمليات الأمنية (SOC). أولاً، قمنا بتطبيق التعلم الآلي على اكتشاف التهديدات، ثم عالجنا تنظيم التنبيهات، وأتمتة المهام اليدوية والمتكررة للتحقيقات وعمليات تحميل البيانات. نحن نزيد من دقة الاكتشافات ونخطط لمواصلة تحسين تجربة البحث ولوحة المعلومات من خلال استخدام التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP).

أخيرًا، تعمل Exabeam على تحسين إنتاجية المحللين من خلال دمج الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية في منتجاتنا. وهذا يقلل من الحاجة لكتابة الاستعلامات ويساعد على رفع مستوى مهارات فريق مركز العمليات الأمنية. لدى Exabeam خارطة طريق قوية لاستخدام الذكاء الاصطناعي بطرق متعددة من أجل سرعة استيعاب السجلات، وسرعة الكشف، وسرعة رفع مستوى المحللين، وسرعة التواصل ووضوح الفهم.