Защитные техники
Защита базовых моделей требует многослойного подхода, который сочетает технические защитные меры, операционные лучшие практики и непрерывный мониторинг. Защитные техники направлены на предотвращение злонамеренной эксплуатации, снижение непреднамеренного поведения и обеспечение надежной работы моделей в различных контекстах.
Основные защитные стратегии
-
Санитизация и валидация входов
- Реализация надежных слоев валидации входов для обнаружения и нейтрализации вредных промптов до того, как они достигнут модели
- Включает фильтрацию общих паттернов атак, принуждение строгих правил синтаксиса и отклонение входов, содержащих злонамеренные инструкции
-
Предотвращение инъекции промптов
- Использование техник, таких как закрепление инструкций (instruction anchoring), где основные инструкции модели сильно подкрепляются на протяжении промпта
- Использование шаблонов промптов, которые строго контролируют форматирование и интерпретацию входов
-
Фильтрация и валидация выходов
- Автоматизированное сканирование ключевых слов, модели обнаружения токсичности и фильтры на основе правил
- Реализация конвейеров постобработки для валидации выходов против бизнес-правил и ограничений безопасности
-
Контроль доступа и ограничение скорости
- Регулирование доступа к конечным точкам базовых моделей через механизмы аутентификации, разрешения на основе ролей и лимиты скорости API
- Логирование и аудит каждого взаимодействия с моделью для обнаружения подозрительных паттернов
-
Песочница (Sandboxing)
- Изоляция операций базовых моделей в контролируемых окружениях, предотвращая непреднамеренные действия от распространения в более широкие системы
- Особенно полезно, когда агенты взаимодействуют с внешними плагинами или API
Инструменты и бенчмарки
- LLM Guard: Открытая библиотека Python для сканирования и санитизации промптов
- Lakera PINT Benchmark: Инструмент с набором данных из 4,314 входов для измерения точности обнаружения
- BIPIA (Microsoft): Бенчмарк для косвенных атак инъекции промптов