Vulnerabilidades em grandes modelos de linguagem têm sido uma preocupação crescente para pesquisadores de IA. Neste artigo, exploraremos as falhas críticas que têm sido expostas por esses especialistas, revelando os riscos associados à adoção e implantação desses modelos.
No primeiro segmento, discutiremos as vulnerabilidades críticas em grandes modelos de linguagem que foram descobertas pelos pesquisadores de IA. Eles têm revelado preocupações significativas relacionadas à segurança e privacidade, destacando a necessidade de uma abordagem cautelosa na utilização desses modelos.
Em seguida, abordaremos um novo tipo de ataque chamado “model leeching”, que tem como alvo os grandes modelos de linguagem. Esse método de ataque explora as vulnerabilidades dos LLMs para obter informações confidenciais e realizar atividades maliciosas.
É essencial entender como esses ataques funcionam para proteger nossos sistemas e dados.
Por fim, discutiremos a importância das precauções na adoção e implantação de grandes modelos de linguagem. Ao considerar a implementação desses modelos, é crucial estar ciente das vulnerabilidades existentes e tomar medidas adequadas para mitigar os riscos.
Continue lendo este artigo para descobrir mais sobre as vulnerabilidades em grandes modelos de linguagem e como os pesquisadores de IA estão trabalhando para expor essas falhas críticas.
Entenda os desafios enfrentados na segurança e privacidade desses modelos e saiba como podemos nos proteger contra ataques maliciosos.
Os avanços na área da Inteligência Artificial (IA), em particular nos grandes modelos de linguagem (LLMs), têm permitido o desenvolvimento de chatbots cada vez mais sofisticados, capazes de vasculhar a internet em busca de informações e fornecer respostas específicas aos usuários.
No entanto, pesquisadores da startup de segurança de IA Mindgard e da Universidade de Lancaster, no Reino Unido, revelaram preocupantes vulnerabilidades presentes nesses LLMs, que podem ser exploradas por indivíduos mal-intencionados para obter informações confidenciais ou até mesmo realizar ataques direcionados.
O estudo realizado pelos pesquisadores destaca que partes dos LLMs podem ser copiadas por apenas US$ 50 em menos de uma semana, por meio de um método chamado “model leeching”.
Essas informações obtidas podem ser posteriormente utilizadas para lançar ataques direcionados, contornar barreiras de segurança ou fornecer respostas incorretas.
A descoberta das vulnerabilidades e a facilidade com que elas podem ser exploradas são preocupantes, uma vez que LLMs como o ChatGPT-3.5-Turbo são amplamente utilizados por empresas que investem milhões para desenvolver assistentes inteligentes e outros chatbots alimentados por IA.
No artigo a ser apresentado na CAMLIS 2023 (Conferência sobre Aprendizado de Máquina Aplicado à Segurança da Informação), os pesquisadores demonstram empiricamente como é possível copiar aspectos importantes dos LLMs existentes, criando um modelo de cópia 100 vezes menor, mas que ainda replica os aspectos-chave do LLM original.
Essa cópia foi utilizada como um campo de testes para explorar as vulnerabilidades encontradas no ChatGPT-3.5-Turbo, permitindo aos pesquisadores ataques com uma taxa de sucesso 11% maior do que utilizando apenas o LLM original.
Vulnerabilidades críticas em grandes modelos de linguagem expostas por pesquisadores de IA
As descobertas realizadas pelos pesquisadores da Mindgard e da Universidade de Lancaster evidenciam a existência de vulnerabilidades significativas nos grandes modelos de linguagem utilizados hoje em dia.
Embora essas tecnologias de IA tenham se mostrado extremamente úteis em diversas áreas, como assistentes inteligentes e serviços financeiros, é crucial que as empresas que planejam construir ou utilizar LLMs estejam cientes dessas vulnerabilidades e adotem medidas para mitigar os riscos cibernéticos associados à sua adoção.
O método utilizado pelos pesquisadores para explorar essas vulnerabilidades – o “model leeching” – revela não apenas a facilidade com que as informações dos LLMs podem ser copiadas, mas também a transferência bem-sucedida das vulnerabilidades entre modelos de aprendizado de máquina de código fechado e aberto.
Esse fato é particularmente preocupante, considerando a dependência da indústria em modelos de aprendizado de máquina publicamente disponíveis, como os hospedados na plataforma HuggingFace.
Essas descobertas destacam a importância de se realizar uma avaliação criteriosa dos riscos cibernéticos antes da adoção e implementação de LLMs. Embora essas tecnologias tenham um enorme potencial de transformação, é fundamental que as empresas e cientistas considerem cuidadosamente as consequências e os desafios associados à sua utilização.
Model leeching: uma nova forma de ataque aos LLMs
O “model leeching” é uma nova forma de ataque aos grandes modelos de linguagem, que consiste em explorar pontos vulneráveis desses sistemas por meio de interações direcionadas com o LLM.
Ao estabelecer uma série de prompts específicos, os pesquisadores conseguiram obter informações reveladoras sobre o funcionamento do modelo, possibilitando a criação de uma cópia menor e replicada dos aspectos-chave do LLM original.
Uma vez criado o modelo de cópia, essa versão reduzida foi utilizada como um campo de testes para a exploração das vulnerabilidades no ChatGPT-3.5-Turbo.
Com base no conhecimento adquirido por meio da cópia do modelo, os pesquisadores conseguiram aumentar em 11% a taxa de sucesso ao explorar as vulnerabilidades presentes no sistema original.
Essas descobertas ressaltam a facilidade com que indivíduos mal-intencionados podem se aproveitar das vulnerabilidades nos LLMs e reforçam a importância de se tomar medidas preventivas para proteger esses sistemas contra possíveis ataques.
A importância das precauções na adoção e implantação de LLMs
O estudo realizado pelos pesquisadores da Mindgard e da Universidade de Lancaster traz à tona a necessidade de se adotar precauções adequadas antes da adoção e implantação de grandes modelos de linguagem.
Embora essas tecnologias tenham ganhado destaque e estejam sendo amplamente adotadas por empresas dos mais diversos setores, é crucial que se avaliem cuidadosamente os riscos cibernéticos associados ao uso desses sistemas.
As vulnerabilidades identificadas pelos pesquisadores expõem a possibilidade de obtenção de informações confidenciais, contornar barreiras de segurança e até mesmo realizar ataques direcionados utilizando os LLMs.
Portanto, é fundamental que as empresas que planejam criar ou utilizar LLMs considerem essas vulnerabilidades como uma preocupação central em suas estratégias de segurança cibernética.
O Dr. Peter Garraghan, CEO da Mindgard e investigador principal da pesquisa, destaca a importância dessas precauções, afirmando que “empresas e cientistas precisarão pensar muito cuidadosamente para entender e medir os riscos cibernéticos associados à adoção e implantação de LLMs”.
Além disso, o estudo ressalta que não apenas as empresas desenvolvedoras devem estar atentas às vulnerabilidades nos LLMs, mas também as empresas que pretendem utilizar modelos de terceiros devem se preocupar com a segurança desses sistemas.