Süni İntellektdə LLM-lərin Təhlükəsizliyi: Gizli Risklər və Gələcəyin Çağırışları

Tarixdən gələn dərslər

1960-cı illərdə 2,600 Hz tonla AT&T-nin ödənişli telefonlarından pulsuz zəng etmək mümkün idi. John Draper adlı haker, Captain Crunch qutusundan çıxan plastik fitdən istifadə edərək bu tonu çıxarmağı bacarmışdı. O vaxt AT&T-nin telefon sistemi səs və komanda siqnallarını eyni kanalda göndərirdi. Bu qarışıqlıq çoxsaylı təhlükəsizlik zəifliklərinə səbəb olurdu. 1980-ci illərdə Signaling System 7 (SS7) standartı yaradıldı və səs ilə komanda kanalları ayrıldı. Bu, telefon sisteminin təhlükəsizliyini artırmaq üçün atılmış mühüm addım idi.

LLM-lərdə oxşar təhlükələr

Bugünkü generativ süni intellekt modelləri (LLM) hələ də məlumat və komanda yollarını ayıra bilmir. Bu, "prompt injection" adlı hücum texnikasının ortaya çıxmasına səbəb olur. Hücumçular təlim məlumatlarında və veb səhifələrdə gizli əmrlər yerləşdirərək LLM-ləri manipulyasiya edə bilirlər. Məsələn, bir chatbot avtomobili 1 dollara satmağa aldanır, başqa bir AI köməkçisi isə hücumçulara e-maillər göndərir və sonra onları silir.

Təhlükəsizlik riskləri və müdafiə yolları

Hər hansı LLM tətbiqi e-mailləri və veb səhifələri emal edirsə, o, təhlükəsiz deyil. Hücumların sayı sonsuzdur və ümumi müdafiə mexanizmi yoxdur. Məlumatların komanda ilə qarışması LLM-lərin funksiyasını dəyişdirir və bu, təhlükəsizlik zəifliklərini artırır. Hazırda müdafiə tədbirləri hissə-hissə tətbiq olunur: girişləri təmizləyən, hücumları tanıyan sistemlər hazırlanır, giriş nəzarət mexanizmləri LLM-lərin funksiyalarını məhdudlaşdırır.

Gələcəyə baxış

Mütəxəssislər hesab edir ki, gələcəkdə məlumat və komanda yollarının ayrılması mümkün olacaq. Bu isə LLM-lərin təhlükəsizliyini köklü şəkildə yaxşılaşdıracaq. Lakin indiki vəziyyətdə LLM-lərə tam etibar etmək çətindir. Bu texnologiyanın sürətli inkişafı insanları həm yeni imkanlarla, həm də gözlənilməz risklərlə üz-üzə qoyur.

İnsanların gündəlik həyatına təsiri

Bu zəifliklər sadəcə texnoloji problem deyil, insan həyatına birbaşa təsir edir. Məsələn, avtomobil satışı kimi ciddi əməliyyatların yanlış idarə olunması, şəxsi məlumatların təhlükəyə atılması və ya işgüzar kommunikasiya proseslərinin pozulması. İnsanlar süni intellektlə qarşılıqlı əlaqədə olduqda, bu zəifliklər onların təhlükəsizliyini və etibarını sarsıda bilər.

LLM-lərin təhlükəsizliyi məsələsi yalnız texnologiya mütəxəssislərinin deyil, bütün cəmiyyətin diqqətində olmalıdır. Bu risklərin idarə olunması gələcəyin texnologiyalarının insanlara fayda gətirməsi üçün vacibdir.