Emergenti minacce Sicurezza delle applicazioni nell’era dei modelli di linguaggio

Le nuove minacce emergenti alla sicurezza delle applicazioni nell'era dei modelli di linguaggio

Le incredibili capacità dei grandi modelli di linguaggio (LLM) come ChatGPT li rendono irresistibili per gli sviluppatori che cercano di creare app di prossima generazione. Ma questa frenetica adozione rischia di esporre gli utenti a nuovi pericoli. Gli LLM hanno vulnerabilità uniche che la maggior parte degli sviluppatori non comprende. Costruire applicazioni sicure richiede la comprensione di questi rischi nuovi e l’implementazione di misure di sicurezza personalizzate.

Principali minacce

Gli attacchi di iniezione di prompt saranno in cima alla lista delle preoccupazioni. Gli aggressori possono creare prompt malevoli che ingannano l’LLM a rivelare dati sensibili, eseguire codice non autorizzato o compiere altre azioni dannose. L’iniezione di prompt sfrutta il fatto che gli LLM interpretano tutto il testo come input dell’utente. Possono verificarsi direttamente attraverso un chatbot compromesso o indirettamente tramite testo proveniente da siti web e altre fonti esterne.

Un altro rischio grave è l’inquinamento dei dati di addestramento. Gli avversari possono manipolare i dati utilizzati per addestrare gli LLM per introdurre bias pericolosi, falle di sicurezza o comportamenti non etici. Ad esempio, un concorrente potrebbe avvelenare i dati per favorire il proprio marchio. Le conseguenze si manifestano quando gli utenti reali interagiscono con l’LLM corrotto.

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Sono anche probabili le vulnerabilità nella catena di approvvigionamento dato il ricorso degli LLM a componenti diversi come set di dati, modelli pre-addestrati e plugin. Uno qualsiasi di questi potrebbe contenere vulnerabilità che permettono sfruttamenti come l’esecuzione di codice remota o l’escalation dei privilegi. I plugin malevoli rappresentano una minaccia particolare a causa del loro accesso incontrollato agli LLM.

Un altro grande rischio è la sovraffiducia negli output non affidabili degli LLM. Gli LLM possono generare risposte logiche e persuasive anche quando sono totalmente errate, portando a disinformazione dannosa o a decisioni errate se non vengono convalidate. Anche il codice non sicuro generato dagli LLM rischia di introdurre vulnerabilità nelle applicazioni.

Infine, il furto di modelli rappresenta gravi implicazioni competitive e finanziarie. Gli attaccanti che copiano modelli LLM proprietari acquisiscono proprietà intellettuale e dati sensibili, erodendo gli vantaggi del proprietario del modello.

Nuove e vecchie vulnerabilità collideono

Molte vulnerabilità degli LLM assomigliano a problemi tradizionali di sicurezza del software come l’iniezione di codice o gli sfruttamenti nella catena di approvvigionamento. Tuttavia, fattori come l’uso del linguaggio naturale e delle reti neurali profonde da parte degli LLM creano nuance nuove. Ad esempio, sebbene l’iniezione di SQL abbia afflitto da tempo le applicazioni, il modo in cui gli attacchi di iniezione di prompt manipolano il comportamento della rete neurale rappresenta una sfida del tutto nuova.

Altre vulnerabilità degli LLM non hanno equivalenti precedenti nel software. L’inquinamento dei dati di addestramento non corrisponde a nessuna vulnerabilità non-ML. E sebbene il furto di dati interni non sia nuovo, il furto dei modelli di ML stessi rappresenta un pericolo emergente.

In alcuni casi, vecchio e nuovo si intersecano: una vulnerabilità di plugin non sicuro potrebbe consentire una nuova iniezione di prompt. Gli sviluppatori devono ampliare il loro campo di visione per proteggere la superficie di attacco LLM unica.

Difese stratificate mantengono le applicazioni sicure

Fortunatamente, esistono protezioni per mitigare questi rischi diversi. Per prevenire l’iniezione di prompt, è fondamentale la convalida degli input, la sanitizzazione e i controlli di accesso privilegiati minimi. Mantenendo il controllo dell’utente sulle azioni degli LLM si limitano anche i comportamenti non autorizzati. Le librerie di codice come NeMo Guardrails di Nvidia possono filtrare persino l’input dell’utente a livello di prompt.

Per i dati di addestramento, è necessario selezionare con attenzione le fonti, sanificare gli input e utilizzare tecniche come il federated learning per rilevare l’inquinamento. Seguire le migliori pratiche di MLOps per modelli sicuri. Limitare la funzionalità e l’autonomia concessa agli LLM in base alla necessità. Convalidare rigorosamente gli output mediante controlli di coerenza e revisioni umane. Avvisare gli utenti delle possibili inesattezze.

Per la sicurezza del modello, utilizzare robusti controlli di accesso, monitorare l’attività e implementare l’addestramento avversariale per rendere i modelli più resistenti. Le piattaforme di MLOps con il versionamento dei modelli agevolano la tracciabilità e l’auditing.

Un compito di bilanciamento responsabile

La potenza degli LLM attrae gli sviluppatori per distribuire rapidamente applicazioni innovative. Ma l’incoscienza ora può portare a una compromissione della sicurezza per anni a venire. Dedicare tempo iniziale per implementare protezioni stratificate contro le vulnerabilità emergenti specifiche degli LLM permetterà agli sviluppatori di utilizzare questi modelli in modo sicuro e responsabile.

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