I modelli linguistici di grande scala (LLM) sono diventati una parte integrante della nostra vita quotidiana, grazie alle loro capacità di generare testo coerente e comprensibile. Tuttavia, come ogni tecnologia avanzata, anche i LLM presentano vulnerabilità che possono essere sfruttate dagli attaccanti. In questo articolo, esploreremo le nuove vulnerabilità nei LLM e forniremo suggerimenti e consigli per proteggere i sistemi AI da attacchi.
La Vulnerabilità LLMjacking
Una delle più recenti vulnerabilità nei LLM è stata identificata come LLMjacking. Questo tipo di attacco sfrutta le credenziali cloud rubate per accedere ai modelli LLM ospitati nelle piattaforme cloud. Secondo una recente indagine condotta dalla Sysdig Threat Research Team (TRT), gli attaccanti hanno utilizzato una versione vulnerabile di Laravel (CVE-2021-3129) per ottenere le credenziali.
Gli attaccanti, una volta entrati nel sistema, hanno iniziato a utilizzare i modelli LLM per generare risposte a domande varie, incassando i costi associati all’utilizzo dei modelli senza che il proprietario del conto legittimo ne fosse a conoscenza. Questo tipo di attacco non solo rappresenta un pericolo per la sicurezza dei dati, ma anche per l’economia dei proprietari dei conti cloud.
La Vulnerabilità Time Bandit
Un’altra vulnerabilità recentemente scoperta è stata chiamata “Time Bandit”. Questa vulnerabilità manipola le capacità di ragionamento temporale dei modelli LLM, permettendo agli attaccanti di bypassare le misure di sicurezza e generare contenuti dannosi, come codice malware e template di phishing.
Gli attaccanti utilizzano questa vulnerabilità creando un contesto storico specifico, ad esempio il 1800, e gradualmente spostandosi verso argomenti illeciti. Il modello, mantenendo il contesto storico, rilassa le sue misure di sicurezza, interpretando domande dannose come semplici domande storiche.
La Vulnerabilità di Prompt Injection
La vulnerabilità di prompt injection rappresenta un altro pericolo significativo per i modelli LLM. Questo tipo di attacco consiste nell’iniettare domande specifiche che ingannano il modello, facendolo generare risposte indesiderate o dannose.
Gli attaccanti utilizzano tecniche di manipolazione del testo per produrre contenuti offensivi, codice malware o la perdita di dati sensibili. Nonostante gli avanzamenti nelle tecniche di apprendimento per rinforzo e nelle guardrail, gli attaccanti continuano a evolversi per sfruttare queste vulnerabilità.
Implicazioni e Rischi
Le vulnerabilità nei LLM non solo rappresentano un pericolo per la sicurezza dei dati, ma anche per l’etica dell’utilizzo degli AI. Gli attaccanti possono utilizzare i modelli LLM per generare contenuti dannosi, come codice malware, template di phishing o guide per la creazione di ransomware.
Ad esempio, un attaccante potrebbe chiedere come sarebbe stato possibile sviluppare codice per l’encryptazione dei messaggi nel 1789, e il modello, mantenendo il contesto storico, potrebbe fornire istruzioni per creare codice di encryptazione moderno, che potrebbe essere utilizzato per creare malware.
Suggerimenti e Consigli per la Sicurezza
Per proteggere i sistemi AI da queste vulnerabilità, è necessario implementare diverse strategie di sicurezza:
- Gestione delle Credenziali e delle Vulnerabilità
- Assicurarsi di utilizzare versioni aggiornate dei framework e delle librerie.
- Implementare pratiche di gestione delle credenziali e delle vulnerabilità per minimizzare i permessi e prevenire l’accesso non autorizzato.
- Sicurezza dei Modelli LLM
- Strengthening Context Validation Mechanisms
- Migliorare le meccaniche di validazione del contesto per rilevare e bloccare ambiguità temporali.
- Limiting Search Functionalities
- Limitare le funzionalità di ricerca per prevenire l’integrazione di dati esterni dannosi.
- Incorporating Adversarial Testing Frameworks
- Utilizzare framework come Nvidia’s Garak per simulare e patchare vulnerabilità.
- Strengthening Context Validation Mechanisms
- Monitoraggio e Risposta
- Utilizzare strumenti di monitoraggio avanzati per rilevare attività sospette.
- Implementare meccanismi di risposta in linea, come Meta’s Llama Guard e Nvidia’s NeMo Guardrails, per classificare e rispondere rapidamente agli attacchi.
- Formazione e Consapevolezza
- Educare gli utenti e gli amministratori sui rischi associati ai modelli LLM e come riconoscere attacchi.
- Utilizzare dataset come ToxicChat per migliorare la detezione delle domande adversarial e fornire analisi esplicative per gli investigatori.
- Aggiornamenti e Patching
- Mantenere gli aggiornamenti dei modelli LLM e delle librerie correlate.
- Applicare patch rapidamente per risolvere le vulnerabilità scoperte.
Le vulnerabilità nei modelli linguistici di grande scala rappresentano un pericolo significativo per la sicurezza dei sistemi AI. È essenziale implementare strategie di sicurezza robuste, monitorare costantemente i sistemi e mantenere una consapevolezza elevata sui rischi associati. Solo attraverso un approccio multidisciplinare e continuo, potremo proteggere i nostri sistemi AI da queste minacce emergenti.
