Atacando a los Modelos de Lenguaje Grandes LLMOps y Seguridad
Atacando a los modelos de lenguaje grandes LLMOps y seguridad
Evaluación de Vulnerabilidades y Mitigación de Riesgos en Implementaciones Internas de Modelos de Lenguaje
En el ámbito de la seguridad de IA, a menudo se pone el foco en la prominente fachada: el prompt. Sirve como la interfaz pública, capturando nuestra imaginación al mismo tiempo que expone vulnerabilidades: el potencial para generar contenido malicioso, preocupaciones sobre la privacidad de los datos, las amenazas inminentes de inyección y explotación, y el panorama más amplio del diálogo adversarial. Sin embargo, mi enfoque se encuentra debajo de esta superficie, adentrándose en un territorio inexplorado.
Me cautivan los intrincados mecanismos de operar nuestras propias implementaciones de grandes modelos de lenguaje (LLM) y los desafíos inminentes planteados por actores maliciosos que buscan vulnerar sus defensas. A medida que las corporaciones adoptan cada vez más LLM internos, la seguridad se convierte en una preocupación predominante.
De hecho, está posicionada para convertirse en la única opción viable para muchas grandes empresas, permitiéndoles aprovechar la IA con sus datos propietarios, al igual que las versiones locales de herramientas como Gith͏ub y Jira se han vuelto indispensables. Esta tendencia incluso ha llevado a gigantes tecnológicos como Apple y Samsung a prohibir a sus empleados utilizar recursos externos de LLM. Cisco, por ejemplo, recientemente ha integrado una capacidad de bloqueo en su propio producto de seguridad para abordar este problema.
Aunque proveedores basados en suscripción como Google, OpenAI y Anthropic probablemente mantendrán el dominio sobre el acceso a LLM grandes y potentes en el futuro previsible, el panorama está cambiando. Gracias al creciente impulso detrás de los modelos de acceso abierto (¡gracias a Meta!) y la continua aparición de técnicas novedosas como el ajuste fino, la destilación y la cuantificación, un futuro en el que “LLMs para todos” se convierta en una realidad está en el horizonte. A largo plazo, ningún foso puede resistir la marea del progreso.
Cuando nos enfrentamos a la tarea de operar y asegurar nuestros propios LLMs, debemos enfrentarnos a los desafíos únicos inherentes a esta evolución…
