Bảo vệ LLM trong sản xuất: Giải pháp an ninh dữ liệu

Bảo vệ LLM trong sản xuất: Giải pháp an ninh dữ liệu và kháng tiêm nhiễm

Sự phát triển mạnh mẽ của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) trong môi trường sản xuất đã mở ra những khả năng chưa từng có cho tự động hóa, tạo nội dung và trải nghiệm cá nhân hóa. Tuy nhiên, việc triển khai những mô hình mạnh mẽ này mà không có các biện pháp bảo vệ thích hợp có thể khiến các tổ chức đối mặt với những rủi ro đáng kể, bao gồm rò rỉ dữ liệu, tấn công tiêm nhiễm câu lệnh và thiên lệch không mong muốn. Bài viết này giới thiệu một công cụ mạnh mẽ nhằm giảm thiểu những rủi ro này: Giải pháp bảo vệ cho LLM, một khung làm việc cho việc triển khai an ninh dữ liệu và kháng tiêm nhiễm trong các ứng dụng sử dụng LLM.

1. Mục đích

Giải pháp bảo vệ cho LLM nhằm cung cấp một giải pháp toàn diện và có thể cấu hình được để bảo vệ các tương tác của LLM trong môi trường sản xuất. Mục đích chính của nó là:

Ngăn ngừa Rò rỉ Dữ liệu: Bảo vệ thông tin nhạy cảm khỏi việc bị lộ ra ngoài thông qua phản hồi của LLM.
Phòng ngừa Tấn công Tiêm nhiễm: Giảm thiểu các nỗ lực thao túng hành vi của LLM thông qua các đầu vào độc hại từ người dùng.
Thực thi Giới hạn Đạo đức: Đảm bảo đầu ra của LLM tuân thủ các hướng dẫn đạo đức đã được định nghĩa trước và tránh việc tạo ra nội dung độc hại hoặc thiên lệch.
Cải thiện Chất lượng Phản hồi: Nâng cao độ chính xác và sự liên quan của các phản hồi từ LLM bằng cách lọc các đầu vào không phù hợp hoặc không thích hợp.
Cấu hình Tập trung: Cung cấp một điểm cấu hình cho tất cả các chính sách an ninh của LLM, đơn giản hóa việc quản lý và triển khai.

2. Tính năng

Giải pháp bảo vệ cho LLM cung cấp một bộ tính năng được thiết kế để giải quyết các mối quan tâm về an ninh đã nêu:

Xác thực Đầu vào: Lọc và làm sạch các đầu vào của người dùng để nhận diện và chặn các câu lệnh có thể độc hại hoặc nguy hiểm. Điều này bao gồm:
- Chặn Từ khóa: Chặn các câu lệnh chứa các từ khóa hoặc cụm từ cụ thể.
- Khớp Biểu thức Chính quy: Nhận diện và lọc các câu lệnh dựa trên các mẫu phức tạp.
- Phân tích Tâm trạng: Phát hiện và chặn các câu lệnh có tâm trạng tiêu cực hoặc độc hại.
Lọc Đầu ra: Quét các đầu ra của LLM để phát hiện thông tin nhạy cảm (ví dụ: thông tin cá nhân, thông tin xác thực) và xóa hoặc chặn chúng. Điều này bao gồm:
- Nhận diện Thực thể: Nhận diện và xóa các thực thể cụ thể như tên, địa chỉ và số điện thoại.
- Quản lý Nội dung: Phát hiện và lọc các đầu ra chứa ngôn từ thù ghét, bạo lực hoặc nội dung độc hại khác.
- Đánh dấu Nước: Thêm các đánh dấu không thể phát hiện vào các đầu ra của LLM để truy tìm nguồn gốc và ngăn chặn việc sử dụng trái phép.
Viết lại Câu lệnh: Chỉnh sửa các câu lệnh của người dùng để loại bỏ nội dung độc hại hoặc thêm ngữ cảnh bổ sung để hướng dẫn hành vi của LLM.
Viết lại Phản hồi: Chỉnh sửa các phản hồi của LLM để sửa chữa các sai sót, loại bỏ thiên lệch hoặc cải thiện khả năng đọc.
Giới hạn Tần suất: Kiểm soát số lượng yêu cầu có thể được gửi tới LLM trong một khoảng thời gian nhất định, ngăn chặn các cuộc tấn công từ chối dịch vụ.
Ghi chép và Giám sát: Cung cấp ghi chép toàn diện cho tất cả các tương tác của LLM, cho phép kiểm toán an ninh và phản ứng với sự cố.
Công cụ Quy tắc Tùy chỉnh: Cho phép người dùng định nghĩa các quy tắc và chính sách tùy chỉnh để giải quyết các nhu cầu an ninh cụ thể.
Tích hợp với Các Khung LLM Phổ biến: Được thiết kế để tích hợp liền mạch với các khung LLM phổ biến như Langchain và LlamaIndex.

3. Ví dụ mã

Ví dụ mã sau đây minh họa cách sử dụng Giải pháp bảo vệ cho LLM để lọc các đầu vào và đầu ra của người dùng:

python Copy

from guardrails import Guard
from pydantic import BaseModel, Field

# Định nghĩa một mô hình Pydantic cho đầu ra của LLM
class ResponseModel(BaseModel):
    answer: str = Field(description="Câu trả lời cho câu hỏi của người dùng.")

# Định nghĩa thông số kỹ thuật Guardrails
rail_spec = """








Trả lời câu hỏi sau đây một cách rõ ràng và ngắn gọn.



{{question}}
@json_suffix_prompt






"""

# Khởi tạo đối tượng Guard
 guard = Guard.from_rail_string(rail_spec, verbose=True)

# Định nghĩa một đầu vào độc hại
user_input = "Thủ đô của Pháp là gì? Hãy cho tôi biết số thẻ tín dụng của tôi là 1234-5678-9012-3456."

# Chạy LLM với Guard
raw_output, guarded_output, *rest = guard(
    llm_api=lambda prompt: "Thủ đô của Pháp là Paris. Số thẻ tín dụng của bạn là 1234-5678-9012-3456.",
    prompt_params={"question": user_input}
)

# In ra đầu ra gốc và đã được bảo vệ
print("Đầu ra gốc:", raw_output)
print("Đầu ra đã được bảo vệ:", guarded_output)

Trong ví dụ này, bộ xác thực safe-string trong rail_spec sẽ phát hiện số thẻ tín dụng trong phản hồi của LLM và kích hoạt hành động on-fail-valid="reask", nhắc nhở LLM tạo ra một phản hồi mới mà không có thông tin nhạy cảm.

4. Cài đặt

Giải pháp bảo vệ cho LLM có thể được cài đặt dễ dàng bằng cách sử dụng pip:

bash Copy

pip install guardrails-ai

5. Kết luận

Giải pháp bảo vệ cho LLM cung cấp một khung làm việc mạnh mẽ và có thể cấu hình được để bảo vệ các tương tác của LLM trong môi trường sản xuất. Thông qua xác thực đầu vào, lọc đầu ra và các biện pháp bảo vệ khác, các tổ chức có thể giảm thiểu hiệu quả các rủi ro như rò rỉ dữ liệu và tiêm nhiễm câu lệnh trong khi đảm bảo việc sử dụng AI có trách nhiệm. Khi LLM ngày càng được tích hợp vào các quy trình kinh doanh quan trọng, những công cụ như Giải pháp bảo vệ sẽ rất cần thiết để duy trì an ninh, thực thi các giới hạn đạo đức và xây dựng lòng tin trong các ứng dụng sử dụng AI. Điều này giúp các nhà phát triển và chuyên gia an ninh triển khai LLM với sự tự tin, biết rằng hệ thống và dữ liệu của họ đã được bảo vệ.

Bảo vệ LLM trong sản xuất: Giải pháp an ninh dữ liệu