法学硕士中的红队训练：增强人工智能的安全性和弹性

互联网是一种像地球一样生机勃勃的媒介。它从信息和知识的宝库，逐渐成为黑客和攻击者的数字游乐场。攻击者不仅利用技术手段勒索数据、金钱和金钱价值，还将互联网视为一个开放的平台，想出各种创造性的方法来入侵系统和设备。

大型语言模型 (LLM) 也不例外。从针对服务器、数据中心到网站，攻击者越来越多地将 LLM 作为攻击目标，以引发各种攻击。随着人工智能（特别是生成式人工智能）的进一步突出，并成为企业创新和发展的基石， 大型语言模型安全 变得极其危急。 

这正是红队概念的由来。 

法学硕士 (LLM) 中的红队：它是什么？

红队的核心概念源于军事行动，即模拟敌方战术以评估防御机制的弹性。从那时起，这一概念不断发展，并被网络安全领域采用，对他们为巩固数字资产而构建和部署的安全模型和系统进行严格的评估和测试。此外，这也是在代码级别评估应用程序弹性的标准做法。

在此过程中，黑客和专家被部署来自愿进行攻击，以主动发现可修补的漏洞和弱点，从而优化安全性。 

为什么红队是一个基本过程而不是辅助过程

主动地 评估 LLM 安全风险s 使您的企业能够领先攻击者和黑客一步，否则他们会利用未修补的漏洞来操纵您的 AI 模型。从引入偏见到影响输出，警报操纵可以在您的 LLM 中实施。通过正确的策略， 法学硕士 (LLM) 中的红队 确保：

• 识别潜在漏洞并制定后续修复措施
• 提高模型的稳健性，使其能够处理意外输入并仍然可靠地运行
• 通过引入和加强安全层和拒绝机制来增强安全性
• 通过减少潜在偏见的引入和遵守道德准则来提高道德合规性
• 遵守医疗保健等关键领域的法规和规定，敏感性是关键 
• 通过为未来的攻击等做好准备，增强模型的弹性

法学硕士 (LLM) 的红队技术

有多种多样的 LLM 脆弱性评估 企业可以部署哪些技术来优化其模型的安全性。既然我们刚刚开始，让我们先看看常见的 4 种策略。 

简单来说，这种攻击涉及使用多个提示，旨在操纵 LLM 以产生不道德、仇恨或有害的结果。为了缓解这种情况，红队可以添加特定指令来绕过此类提示并拒绝请求。 

后门插入

后门攻击是在训练阶段植入模型的秘密触发器。此类植入物会在特定提示下激活并触发预期操作。作为 LLM 安全最佳实践红队通过主动在模型中插入后门来模拟。然后他们可以测试模型是否受到此类触发器的影响或操纵。 

数据中毒

这涉及将恶意数据注入模型的训练数据。引入此类损坏数据可能会迫使模型学习不正确且有害的关联，最终操纵结果。例如 对法学硕士 (LLM) 的对抗性攻击 可以由红队专家通过以下方式预测和主动修补：

• 插入对抗性示例
• 并插入令人困惑的样本

前者涉及故意注入恶意示例和条件以避免它们，而后者涉及训练模型以处理不完整的提示，例如带有拼写错误、语法不正确的提示，并且不仅仅依赖干净的句子来生成结果。

训练数据提取

对于初学者来说，LLM 需要接受海量数据的训练。通常，互联网是此类海量数据的初始来源，开发人员使用开源渠道、档案、书籍、数据库和其他来源作为训练数据。

与互联网一样，此类资源极有可能包含敏感和机密信息。攻击者可以编写复杂的提示来诱骗 LLM 透露这些复杂的细节。这种特殊的红队技术涉及避免此类提示并防止模型透露任何信息的方法。