Δημιουργήστε και Εφαρμόστε Ασφαλείς Ροές Εργασίας Τεχνητής Νοημοσύνης για Δεδομένα

Εισαγωγή

Η νέα, απρόβλεπτη φύση των εφαρμογών Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων (LLM) μπορεί να εγείρει πολλά ερωτήματα σχετικά με το τι συμβαίνει στα δεδομένα σας όταν τις χρησιμοποιείτε. Σκεφτείτε αν τα δεδομένα είναι ιδιωτικά, πού μπορεί να εμφανιστούν απροσδόκητα αργότερα και πώς να διασφαλίσετε ότι δεν θα εμφανιστούν νέες διαρροές καθώς προσθέτετε ικανότητες ενεργού υπολογισμού στις εφαρμογές σας. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό για εφαρμογές που απαιτούν νομική συμμόρφωση, όπως HIPAA, COPPA, GDPR, SOC 2 και άλλες.

Εάν κατασκευαστούν σωστά, οι εφαρμογές LLM έχουν τη δυνατότητα να είναι εξίσου ασφαλείς ή πιο ασφαλείς από τις συμβατικές εφαρμογές. Τα LLM μπορούν συχνά να περιέχονται σε έναν μόνο διακομιστή ή να εκτελούνται τοπικά, ανάλογα με το μέγεθος του μοντέλου και τη διαθεσιμότητα υλικού. Πολλές εργασίες που μπορεί να απαιτούσαν εξωτερικά εργαλεία στο παρελθόν μπορούν τώρα να ολοκληρωθούν με μια κλήση σε ένα μόνο μοντέλο. Ωστόσο, με τις νέες μεθόδους χρήσης δεδομένων έρχονται νέα τρωτά σημεία που πρέπει να ληφθούν υπόψη. Αυτό το σεμινάριο εξετάζει βασικά ζητήματα και στρατηγικές για τη δημιουργία ροών εργασίας LLM με γνώμονα την ασφάλεια των δεδομένων.

Κύρια Συμπεράσματα

Η ασφάλεια των δεδομένων στις ροές εργασίας LLM απαιτεί προσεκτική εξέταση των παρόχων μοντέλων, των επιλογών φιλοξενίας και της χρήσης API σε σχέση με τη διαδικτυακή διεπαφή. Τα ανοιχτού κώδικα μοντέλα με inference χωρίς server ή αυτο-φιλοξενούμενες αναπτύξεις GPU προσφέρουν μεγαλύτερο έλεγχο της ιδιωτικότητας των δεδομένων σε σχέση με τα κλειστού κώδικα μοντέλα.
Οι ροές εργασίας LLM εισάγουν μοναδικές προκλήσεις στη ροή δεδομένων πέρα από τις παραδοσιακές εφαρμογές, όπως η αποθήκευση ιστορικού συνομιλιών, οι πρακτικές καταγραφής και οι ενσωματώσεις τρίτων, όπως τα API μετατροπής ομιλίας σε κείμενο ή οι διακομιστές πρωτοκόλλου περιβάλλοντος μοντέλου που ενδέχεται να μεταδίδουν δεδομένα χρηστών.
Οι παραδοσιακές πρακτικές ασφάλειας δεν είναι επαρκείς για τα LLM. Δεν πρέπει ποτέ να βασιζόμαστε σε συστήματα εντολών για την ασφάλεια, οι πράκτορες πρέπει να έχουν δικαιώματα περιορισμένα στον χρήστη και η πρόσβαση σε SQL ή γραμμή εντολών πρέπει να περιορίζεται ρητά για να αποφεύγεται η διαρροή δεδομένων ή η μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση.

Βήμα 1 — Επιλογή Πάροχου Μοντέλου

Για λόγους απορρήτου, η επιλογή του παρόχου είναι μία από τις πιο σημαντικές αποφάσεις που θα πάρετε. Διαφορετικοί πάροχοι μοντέλων και επιλογές φιλοξενίας έχουν διαφορετικές προσεγγίσεις όσον αφορά τη συλλογή δεδομένων και το απόρρητο. Μέσα σε κάθε πάροχο, υπάρχουν διαφορετικές πολιτικές δεδομένων ανάλογα με το αν χρησιμοποιείτε τη διαδικτυακή διεπαφή ή το API τους για επεξεργασία.

Όταν χρησιμοποιείτε ένα κλειστού κώδικα μοντέλο μέσω της διαδικτυακής διεπαφής ενός παρόχου, είναι συχνό να αποθηκεύουν τα δεδομένα σας και να τα χρησιμοποιούν για την εκπαίδευση των μελλοντικών τους μοντέλων. Εάν χρησιμοποιείτε το API τους και πληρώνετε ανά token, οι πάροχοι συνήθως δεν εκπαιδεύονται στα δεδομένα του προτροπής σας, αλλά συχνά τα αποθηκεύουν για μια περίοδο διατήρησης, συνήθως 30 ημέρες. Αυτά τα μοντέλα κλειστού κώδικα είναι συνήθως διαθέσιμα μέσω τρίτων παρόχων inference, οπότε μπορεί να νομίζετε ότι αυτό αποφεύγει την περίοδο διατήρησης δεδομένων. Ωστόσο, ακόμη και αν χρησιμοποιείτε ένα μοντέλο κλειστού κώδικα μέσω τρίτου παρόχου, είναι πιθανό είτε ο πάροχος είτε η εταιρεία του μοντέλου να αποθηκεύει ακόμη τα δεδομένα σας για την περίοδο διατήρησης, οπότε φροντίστε να εξετάσετε τους όρους και τις υπηρεσίες όλων των εταιρειών με τις οποίες συνεργάζεστε για να κατανοήσετε τις συγκεκριμένες πολιτικές δεδομένων τους.

Αν χρειάζεστε υψηλότερο επίπεδο προστασίας δεδομένων, ένα μοντέλο ανοιχτού κώδικα μέσω μιας υπηρεσίας που παρέχει serverless inference θα μπορούσε να είναι μια καλύτερη επιλογή. Για παράδειγμα, η πλατφόρμα Gradient AI του Linux-Console.net προσφέρει Serverless Inference, όπου μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τα μοντέλα Llama, GPT-OSS ή άλλα μοντέλα ανοιχτού κώδικα. Όταν χρησιμοποιείτε αυτά τα μοντέλα, δεν αποθηκεύονται ούτε χρησιμοποιούνται δεδομένα πέρα από αυτά που απαιτούνται για τη λειτουργία τους.

Για να προχωρήσετε ένα βήμα παραπέρα, μπορείτε να νοικιάσετε το δικό σας GPU Droplet στο Linux-Console.net και να αναπτύξετε ένα LLM σε αυτό. Όσο το GPU Droplet σας στο Linux-Console.net είναι ασφαλές, θα έχετε πλήρη έλεγχο στα δεδομένα που περιλαμβάνετε στις εντολές σας.

Τέλος, ανάλογα με τις ανάγκες του μοντέλου σας, η προστασία των δεδομένων μπορεί να μεγιστοποιηθεί τρέχοντας ένα μοντέλο τοπικά στον δικό σας υπολογιστή χωρίς σύνδεση στο διαδίκτυο. Αυτό κρατά τα δεδομένα που επεξεργάζεστε εντελώς εκτός διαδικτύου. Υπάρχουν ανοιχτού κώδικα μοντέλα που είναι αρκετά μικρά για να τρέξουν σε φορητούς υπολογιστές, ή αν έχετε τους πόρους για να αγοράσετε μια GPU, μπορείτε να αναπτύξετε ένα μεγαλύτερο μοντέλο ανοιχτού κώδικα.

Βήμα 2 — Διαχείριση δεδομένων ροής εργασίας LLM

Στη συνέχεια, πρέπει να εξετάσετε πώς διαχειρίζονται τα δεδομένα στη ροή εργασίας του LLM σας. Για παράδειγμα, αν η ροή εργασίας του LLM περιλαμβάνει μια διεπαφή συνομιλίας, η ιστορία της συνομιλίας αποθηκεύεται στη βάση δεδομένων σας σε έναν διακομιστή cloud ή αποθηκεύεται εξ ολοκλήρου στη συσκευή του χρήστη και αποστέλλεται με κάθε εισαγωγή του χρήστη; Μπορεί να υπάρχει μεγαλύτερη ιδιωτικότητα για έναν χρήστη αν οι ιστορίες των συνομιλιών του δεν αποθηκεύονται στον διακομιστή, αλλά το μέγεθος κάθε αιτήματος θα γίνει μεγαλύτερο με μια μεγαλύτερη συνομιλία, κάτι που μπορεί να προσθέσει καθυστέρηση.

Η καταγραφή είναι επίσης ένας σημαντικός παράγοντας που πρέπει να ληφθεί υπόψη. Εάν καταγράφετε κάθε φορά το prompt που αποστέλλεται σε ένα LLM, μπορεί να περιλαμβάνει ολόκληρη τη συνομιλία. Ανεξάρτητα από το αν αποθηκεύετε ή όχι τη συνομιλία του χρήστη στον διακομιστή, εάν καταγράφετε το πλήρες prompt κάθε φορά, η συνομιλία του χρήστη θα βρίσκεται στον διακομιστή στα αρχεία καταγραφής. Πρέπει να διατηρούνται οι έλεγχοι πρόσβασης, τα αρχεία ελέγχου και η ακεραιότητα των καταγραφών, και θα πρέπει να εξετάζεται ποια δεδομένα αποθηκεύονται σε αυτά τα αρχεία.

Πολλές ροές εργασίας LLM περιλαμβάνουν πλέον διαδικασίες τρίτων που εκθέτουν τα δεδομένα του χρήστη σε άλλο τελικό σημείο. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει API ομιλίας σε κείμενο, διακομιστές πρωτοκόλλου περιβάλλοντος μοντέλου, διανυσματικές βάσεις δεδομένων ή υπηρεσίες που ενδέχεται να περιλαμβάνονται αυτόματα σε ένα πλαίσιο πράκτορα. Όλες αυτές οι κλήσεις πρέπει να ληφθούν υπόψη και να επανεξεταστούν για να διασφαλιστεί ότι γνωρίζετε τι συμβαίνει με τα δεδομένα πότε. Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων ή οι εναλλακτικές επιλογές αποθήκευσης δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την αύξηση του περιβάλλοντος πρέπει επίσης να είναι ασφαλείς.

Βήμα 3 — Άμυνα κατά των Επιθέσεων Δεδομένων

Οι εφαρμογές LLM είναι σχετικά νέες, χωρίς καθιερωμένα πρότυπα βιομηχανίας σχετικά με τις βέλτιστες πρακτικές ασφάλειας. Αυτό εκθέτει νέες εφαρμογές σε διάφορους τύπους νέων κυβερνοεπιθέσεων από κακόβουλους χρήστες.

Για να προστατεύσετε τα δεδομένα σας από κακόβουλους χρήστες, υπάρχουν επιπλέον παράγοντες που πρέπει να λάβετε υπόψη πέρα από τις τυπικές βέλτιστες πρακτικές ασφαλείας για μια ροή εργασίας LLM. Πρώτα, βεβαιωθείτε ότι δεν βασίζεστε στο σύστημα προτροπής (system prompt) για οποιαδήποτε λειτουργία ασφάλειας ή προστασίας προσωπικών δεδομένων. Φανταστείτε μια κατάσταση στην οποία ένας κακόβουλος χρήστης έχει πρόσβαση στο σύστημα προτροπής και μπορεί να γράψει ό,τι θέλει. Αν αυτό θέτει σε κίνδυνο την ιδιωτικότητα των δεδομένων με οποιονδήποτε τρόπο, πρέπει να αλλάξετε τη ροή εργασίας και τον σχεδιασμό της εφαρμογής σας.

Η προτροπή του συστήματος δεν πρέπει να μπορεί να δώσει στη ροή εργασίας LLM πρόσβαση σε οτιδήποτε ο χρήστης δεν θα έπρεπε να μπορεί να προσεγγίσει. Μην αποθηκεύετε επίσης οποιεσδήποτε ευαίσθητες πληροφορίες στην προτροπή του συστήματος. Σχεδιάστε την αρχιτεκτονική σας και τις πρακτικές ασφάλειας δεδομένων με την υπόθεση ότι είναι πιθανό η προτροπή του συστήματος να διαρρεύσει, ακόμα κι αν λαμβάνετε μέτρα για να το αποτρέψετε.

Μην δίνετε στις ροές εργασίας LLM σας απεριόριστη πρόσβαση σε SQL ή στη γραμμή εντολών χωρίς περιορισμούς που να αφορούν τον τρέχοντα χρήστη. Είναι ασφαλέστερο να μην επιτρέπετε στον πράκτορα να γράφει ερωτήματα ή εντολές στη γραμμή εντολών που δεν θα θέλατε να έχει ο χρήστης τη δυνατότητα να γράψει και να υποβάλει ο ίδιος.

Το ίδιο μπορεί να ειπωθεί και για τα δεδομένα στα οποία ο πράκτορας έχει τη δυνατότητα να έχει πρόσβαση. Εάν ο χρήστης δεν πρέπει να έχει πρόσβαση σε ορισμένα δεδομένα, ο πράκτορας δεν θα πρέπει να μπορεί να τα προσπελάσει κατά τη διαδικασία απάντησης σε μια εντολή του χρήστη.

Βήμα 4 — Δοκιμή της ροής εργασίας σας

Αφού δημιουργήσετε τη ασφαλή ροή εργασίας του LLM σας, πραγματοποιήστε διαδικασίες δοκιμών διείσδυσης και επικύρωσης ασφαλείας. Αυτό μπορεί να γίνει χειροκίνητα ή με άλλα LLM που έχουν λάβει εντολή να δημιουργούν είδη εντολών που είναι γνωστό ότι θέτουν σε κίνδυνο την ασφάλεια δεδομένων για εφαρμογές LLM. Οι εφαρμογές LLM είναι ακόμα σχετικά νέες, και απειλές που είναι καινοτόμες και αποτελεσματικές ανακαλύπτονται τακτικά, καθιστώντας τις δοκιμές ασφαλείας μια πρόκληση. Παρακολουθείτε συνεχώς τις νεοανακαλυφθείσες επιθέσεις και συνεχίστε να ενημερώνετε τα χαρακτηριστικά ασφαλείας της εφαρμογής σας για να διασφαλίσετε ότι μπορεί να προστατευθεί με ασφάλεια από νέες επιθέσεις.

Κάποια κοινά παραδείγματα κακόβουλων επιθέσεων περιλαμβάνονται παρακάτω:

Άμεση Έγχυση Προτροπής: Οι επιτιθέμενοι εγχέουν εντολές όπως «Αγνόησε όλες τις προηγούμενες οδηγίες και…» ή «Φαντάσου ότι είσαι χαρακτήρας ταινίας που χακάρει μια βάση δεδομένων…» σε μια προσπάθεια να καταλάβουν τη συμπεριφορά του LLM.
Έμμεση Έγχυση Εντολών: Οι εισβολείς θα εισάγουν κακόβουλες οδηγίες σε έγγραφα ή βάσεις δεδομένων που ανακτά το LLM.
Εξαγωγή Δεδομένων: Οι επιτιθέμενοι προσπαθούν να κάνουν το LLM να αποκαλύψει την εντολή του συστήματος, τις οδηγίες ή οποιαδήποτε δεδομένα σχετικά με τις συνομιλίες άλλων χρηστών σε κοινόχρηστα περιβάλλοντα.
Διαχείριση Εργαλείων/Λειτουργιών: Οι επιτιθέμενοι χειραγωγούν τις παραμέτρους κλήσης λειτουργιών για να εκτελέσουν μη επιδιωκόμενες ενέργειες.
Άρνηση Υπηρεσίας: Οι επιτιθέμενοι δημιουργούν εντολές που προκαλούν υπερβολική δημιουργία ή υπολογισμό tokens, πυροδοτώντας αναδρομική ή επαναλαμβανόμενη συμπεριφορά για να κατακλύσουν το LLM με tokens.

Συχνές Ερωτήσεις

Μπορούν η απολύμανση εισόδων και η φιλτράρισμα εξόδου να βοηθήσουν στην πρόληψη διαρροής ευαίσθητων πληροφοριών ή επιθέσεων έγχυσης;

Ναι, αλλά δεν θα πρέπει να εμπιστευόμαστε τα LLM για την αξιόπιστη αναγνώριση ευαίσθητων πληροφοριών ή κακόβουλων εισροών από μόνα τους. Οι παραδοσιακές μέθοδοι καθαρισμού και επικύρωσης εισροών, οι οποίες δεν βασίζονται σε LLM ή είναι αυστηρά επικυρωμένες, θα πρέπει να είναι η πρώτη επιλογή. Εάν προσπαθείτε να χρησιμοποιήσετε ένα LLM για πρόσθετα επίπεδα ασφάλειας ώστε να αποτρέψετε SQL ή prompt injections ή ακούσια διαρροή ευαίσθητων πληροφοριών στον χρήστη ή σε τρίτους, μπορεί να αποτρέψουν ορισμένες ή τις περισσότερες προσπάθειες prompt injection ή jailbreak. Ωστόσο, η μη ντετερμινιστική φύση των LLM και η αυξανόμενη πολυπλοκότητα των επιθέσεων καθιστούν δύσκολο το χτίσιμο μιας ασφαλούς εφαρμογής με τα LLM ως κύρια φίλτρα.

Ποιες παραδοσιακές πρακτικές ασφάλειας δεδομένων εξακολουθούν να είναι σχετικές με τις ροές εργασίας LLM;

Σχεδόν όλες οι βέλτιστες πρακτικές ασφάλειας δεδομένων εξακολουθούν να είναι σχετικές με τις ροές εργασίας LLM. Οι πολιτικές ελαχιστοποίησης και διατήρησης δεδομένων θα πρέπει να διασφαλίζουν ότι συλλέγονται και επεξεργάζονται μόνο τα αναγκαία και τα ελάχιστα δεδομένα. Θα πρέπει να υπάρχουν σαφείς περίοδοι διατήρησης για τα αρχεία καταγραφής, τις συνομιλίες και τα προσωρινά δεδομένα. Τα δεδομένα θα πρέπει να κρυπτογραφούνται κατά την αποθήκευση και κατά τη μεταφορά. Θα πρέπει να εφαρμοστεί έλεγχος πρόσβασης βάσει ρόλων με ισχυρούς μηχανισμούς αυθεντικοποίησης.

Πώς μπορώ να αποτρέψω κακόβουλους χρήστες από το να κάνουν spam στη ροή εργασίας του LLM μου και να αυξάνουν τα κόστη εκτέλεσης;

Εφαρμόστε περιορισμό ρυθμού και παρακολουθήστε για ασυνήθιστα μοτίβα ή υπερβολική χρήση του API. Ορίστε ειδοποιήσεις για ύποπτη δραστηριότητα. Σκεφτείτε να καθορίσετε ένα όριο κόστους για τον πάροχο υπηρεσιών LLM σας ώστε να αποτρέψετε ανεξέλεγκτα κόστη από αυτοματοποιημένους ή κακόβουλους χρήστες.

Μπορούν τα LLM να χρησιμοποιηθούν για εφαρμογές που συμμορφώνονται με το HIPAA;

Ναι, μπορούν, αλλά υπάρχουν βήματα που πρέπει να ακολουθήσετε με τον πάροχο υπηρεσιών cloud για να διασφαλίσετε ότι η εφαρμογή σας συμμορφώνεται με τους κανονισμούς HIPAA, συμπεριλαμβανομένης της υπογραφής Συμφωνιών Εταιρικής Σχέσης όπως απαιτείται.

Τι γίνεται αν συνειδητοποιήσω αργότερα ότι υπήρχε μια ευπάθεια;

Θα πρέπει να ακολουθείτε τις ίδιες διαδικασίες που έχει καθιερώσει ο οργανισμός σας για οποιεσδήποτε ευπάθειες ασφαλείας μπορεί να έχουν εντοπιστεί. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει την ενημέρωση των χρηστών και την αναφορά τους στα κατάλληλα κανάλια. Οι ευπάθειες ασφαλείας σε μια εφαρμογή LLM πρέπει να αντιμετωπίζονται με την ίδια σοβαρότητα όπως οι ευπάθειες ασφαλείας σε άλλες εφαρμογές.

Συμπέρασμα

Οι εφαρμογές LLM εισάγουν νέες ανησυχίες ασφαλείας, αλλά επεκτείνοντας τις καθιερωμένες βέλτιστες πρακτικές ασφάλειας στα πρόσθετα επίπεδα λογικής LLM της εφαρμογής και περιορίζοντας στρατηγικά τα δεδομένα στα οποία έχει πρόσβαση η αυτοματοποιημένη ροή εργασίας σας, μπορείτε να συνεχίσετε να διασφαλίζετε υψηλό επίπεδο ασφάλειας δεδομένων. Εξετάστε τις πολιτικές δεδομένων των διαφόρων εργαλείων και προμηθευτών που χρησιμοποιείτε. Μην κάνετε καμία υπόθεση σχετικά με τον τρόπο που οι διάφορες υπηρεσίες αποθηκεύουν και χρησιμοποιούν τα δεδομένα σας.

Μπορείτε να διατηρήσετε τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς HIPAA, COPPA, GDPR, SOC 2 και άλλους σε μια ροή εργασίας LLM, αλλά ο καθένας από αυτούς προσθέτει επιπλέον εργασίες ασφαλείας για την ομάδα σας. Τα επόμενα βήματα είναι να ξεκινήσετε την κατασκευή και τον έλεγχο της εφαρμογής σας και να διασφαλίσετε ότι κάθε απόφαση ασφαλείας ευθυγραμμίζεται με τους χρήστες της εφαρμογής σας, τους στόχους και το σενάριο χρήσης της.

Ευχαριστούμε που μάθατε με την Κοινότητα του Linux-Console.net.