Thẻ: LLMs

Các rủi ro an ninh ẩn chứa trong các Large Language Models (LLMs) đang trở thành một chủ đề nóng. Những lỗ hổng như rò rỉ dữ liệu và lỗ hổng tiêm lệnh có thể bị lợi dụng bởi các tác nhân xấu. Hơn nữa, chuỗi cung ứng mờ ám tạo ra thêm những thách thức trong việc bảo vệ thông tin nhạy cảm. Vậy, các tổ chức nên làm gì để bảo vệ mình trước những mối đe dọa này?Những điểm chínhMô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) dễ bị tấn công qua lỗ hổng tiêm lệnh, cho phép kẻ tấn công khai thác mà không cần quyền truy cập gốc.Dữ liệu nhạy cảm có thể rò rỉ trong quá trình huấn luyện hoặc khi sử dụng LLMs, gây rủi ro cho tổ chức.Việc tuân thủ quy định như GDPR và HIPAA trở nên phức tạp khi sử dụng LLMs, làm tăng nguy cơ vi phạm bảo mật.Thiếu minh bạch trong chuỗi cung ứng của LLMs tạo ra thách thức nghiêm trọng về an ninh và tin cậy của hệ thống AI.Giải pháp tự lưu trữ và mô hình mã nguồn mở có thể giúp giảm thiểu các rủi ro an ninh liên quan đến LLMs.Rủi Ro An Ninh Của LLMsRủi ro an ninh của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đang trở thành một vấn đề đáng lo ngại trong thời đại công nghệ ngày nay. Những mô hình này có thể tạo ra các lỗ hổng mới và cung cấp cơ hội tấn công, đòi hỏi sự phát triển của các biện pháp an ninh mạng để đối phó. Dù đầu ra từ LLMs có vẻ thông minh, nhưng không đảm bảo an toàn, vì vai trò kép của chúng có thể hỗ trợ và đồng thời làm tổn hại đến an ninh. Các biện pháp bảo mật tiêu chuẩn có thể không đủ để bảo vệ trước các bề mặt tấn công mới.Vấn Đề Rò Rỉ Dữ Liệu và Tuân ThủVấn đề rò rỉ dữ liệu và tuân thủ trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đang nổi lên như một thách thức nghiêm trọng. Những rủi ro này có thể gây ảnh hưởng lớn đến tổ chức và người dùng. Các điểm chính bao gồm:Thông tin nhạy cảm có thể bị lộ trong quá trình huấn luyện hoặc suy diễn.33% nhân viên thường xuyên chia sẻ dữ liệu nhạy cảm với các công cụ AI.Việc tuân thủ các quy định như GDPR và HIPAA đang gặp khó khăn.Chi phí trung bình của một vụ rò rỉ dữ liệu có thể lên đến 5 triệu USD vào năm 2025.Lỗ Hổng Tiêm LệnhKhi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) ngày càng trở nên phổ biến, lỗ hổng tiêm lệnh đã trở thành một trong những mối đe dọa an ninh hàng đầu đối với hệ thống AI. Kẻ tấn công có thể khai thác lỗ hổng này mà không cần quyền truy cập gốc, thông qua việc tiêm các yêu cầu độc hại vào đầu vào của mô hình. Một ví dụ điển hình là việc LLM tóm tắt một trang web nhưng lại chứa chỉ dẫn ác ý ẩn. OWASP đã xác định lỗ hổng tiêm lệnh là rủi ro an ninh chính, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xử lý vấn đề này.Chuỗi Cung Ứng Mờ Ám và Giải Pháp Tự Lưu TrữSự thiếu minh bạch trong chuỗi cung ứng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT-4, Claude và Gemini đã tạo ra những thách thức nghiêm trọng đối với an ninh hệ thống AI. Để giảm thiểu rủi ro, các giải pháp tự lưu trữ có thể được áp dụng:Sử dụng mô hình mã nguồn mở để đảm bảo minh bạch.Thiết lập môi trường kiểm soát để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.Tùy chỉnh mô hình với dữ liệu riêng để nâng cao hiệu suất.Thực hiện cách ly mạng và sandboxing để ngăn chặn rủi ro an ninh.

Thẻ: LLMs

Các Rủi Ro An Ninh Ẩn Chứa của LLMs

Quick Links

Resources

Support