大型語言模型供應鏈：從安全角度探討未解問題

Kernekoncepter

大型語言模型 (LLM) 的應用日益普及，確保其安全性至關重要，然而，現有研究主要關注模型本身的安全，忽略了整個 LLM 供應鏈中潛藏的風險。

Resumé

大型語言模型供應鏈安全風險分析

這篇研究論文探討了大型語言模型 (LLM) 供應鏈中的潛在安全風險。不同於以往著重於單一環節（特別是模型本身）的研究，本文從上游供應商到下游用戶，全面分析了供應鏈整合過程中可能出現的風險。

LLM 供應鏈的組成部分

LLM 供應鏈包含以下環節：

• **數據準備階段：**數據分析師從數據供應商收集數據，進行數據清理，並由數據標註員（人工或機器）為原始數據添加標籤。
• **模型構建階段：**開發者可以使用三種方式準備 LLM：從頭開始構建、直接下載開源模型或下載後進行微調。
• **應用程序準備階段：**開發者根據需求對模型進行優化，並與其他軟件整合，最終上傳至應用商店供用戶下載使用。

LLM 供應鏈中的安全風險

本文總結了 12 個 LLM 供應鏈中潛在的安全風險：

1. **數據選擇過程中的風險：**自動數據選擇方法可能被攻擊者利用，將惡意數據注入數據集中。
2. **數據清理過程中的風險：**現有的數據清理技術相對簡單，容易被繞過，導致惡意數據進入數據集。
3. **數據標註過程中的風險：**數據標註可能存在錯誤，誤導模型訓練和測試，影響 LLM 的性能。
4. **人工智能框架和第三方庫中隱藏的漏洞：**這些漏洞可能導致嚴重的預測錯誤，影響 LLM 應用程序的可靠性。
5. **訓練技術引入的風險：**不同的訓練技術可能導致壓縮模型的可靠性問題，例如降低對抗性魯棒性。
6. **預訓練數據集和微調數據集之間的分布衝突：**這可能導致模型遺忘預訓練的知識，並被攻擊者利用來攻擊 LLM 系統。
7. **模型中心的風險：**下載的預訓練 LLM 可能包含安全問題，需要仔細檢查。
8. **模型優化引入的風險：**攻擊者可以利用模型壓縮技術在 LLM 中隱藏後門。
9. **其他軟件組件中的漏洞：**LLM 應用程序中包含的其他軟件組件也可能存在漏洞，影響整個系統的安全性。
10. **通過用戶反饋產生的安全風險：**惡意用戶反饋可能會被用於微調數據集，從而損害 LLM 的可靠性。
11. **由於未知任務和數據分布導致的風險：**預先定義的風險評估無法完全預測 LLM 應用程序的實際使用環境。

風險緩解措施

• **數據構建階段：**謹慎使用自動數據選擇和數據清理方法，並提供數據分布信息給下游用戶。
• **模型準備階段：**仔細選擇訓練技術，並考慮使用量化感知訓練技術。
• **應用程序開發階段：**對 LLM 應用程序進行全面的安全評估，並設計更強大的掃描技術來檢查上傳的應用程序。

總結

確保 LLM 供應鏈的安全性至關重要，這需要對整個供應鏈進行全面的風險評估和管理，並採取相應的緩解措施。

Statistik

大多數安全問題 (24%) 發生在系統級別。

Citater

"Even if the model security is ensured, vulnerabilities in other parts of the LLM supply chain, such as third-party dependencies or deployment environments, can still pose significant security risks and lead to an unreliable LLM system."
"Quality assurance of a single component in the LLM SC is not enough to ensure the reliability of the final produced LLM systems."

Vigtigste indsigter udtrukket fra

Large Language Model Supply Chain: Open Problems From the Security Perspective

by Qiang Hu, Xi... kl. arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.01604.pdf

Dybere Forespørgsler

隨著 LLM 技術的發展，未來會出現哪些新的安全威脅，如何應對？

隨著 LLM 技術的不斷發展，以下是一些可能出現的新安全威脅以及應對策略：
1. 更複雜的攻擊手段:

攻擊目標更精準: 攻擊者可能會利用 LLM 生成更具針對性的惡意程式碼、網路釣魚郵件，或進行更精準的社交工程攻擊，從而繞過現有的安全防禦措施。
攻擊方式更隱蔽: 攻擊者可能會利用 LLM 生成更難以被偵測的惡意程式碼，例如多態惡意程式碼、無檔案攻擊等，增加攻擊的隱蔽性和成功率。
攻擊自動化程度更高: 攻擊者可能會利用 LLM 自動化生成和發動攻擊，例如自動化生成惡意程式碼、自動化進行漏洞掃描和利用等，從而提高攻擊效率。
應對策略:

開發更強大的安全防禦技術: 例如基於行為分析的惡意程式碼偵測技術、基於人工智慧的威脅情報分析技術等，以應對更複雜的攻擊手段。
加強安全意識教育: 提高使用者對新型攻擊手段的認識，例如如何識別網路釣魚郵件、如何防範社交工程攻擊等，從而降低遭受攻擊的風險。
加強國際合作: 加強國家之間、企業之間的安全情報共享和合作，共同應對跨國、跨平台的網路安全威脅。
2. 新型攻擊目標:

攻擊 LLM 模型本身: 攻擊者可能會試圖利用 LLM 模型的漏洞，例如模型中毒攻擊、對抗性樣本攻擊等，從而篡改模型的輸出結果，或竊取模型的訓練資料。
攻擊 LLM 應用程式: 攻擊者可能會試圖利用 LLM 應用程式的漏洞，例如輸入驗證漏洞、程式碼注入漏洞等，從而控制應用程式的行為，或竊取使用者的敏感資訊。
應對策略:

加強 LLM 模型的安全防禦: 例如開發更安全的模型訓練方法、設計更健壯的模型架構等，以提高模型的抗攻擊能力。
加強 LLM 應用程式的安全測試: 例如進行更全面的安全測試、使用更嚴格的安全標準等，以降低應用程式出現安全漏洞的風險。
建立 LLM 安全標準和規範: 制定 LLM 模型和應用程式的安全標準和規範，並對其進行安全評估和認證，以確保 LLM 技術的安全應用。
3. 倫理和社會問題:

LLM 被用於惡意目的: 攻擊者可能會利用 LLM 生成虛假資訊、散播仇恨言論、進行網路霸凌等，從而對個人和社會造成負面影響。
LLM 加劇社會偏見: 如果 LLM 的訓練資料存在偏見，那麼 LLM 的輸出結果也可能會存在偏見，從而加劇社會的不平等現象。
應對策略:

建立 LLM 的倫理準則: 制定 LLM 技術的倫理準則，並將其融入到 LLM 的設計、開發和應用過程中，以確保 LLM 技術的負責任使用。
加強 LLM 的社會影響評估: 在 LLM 技術的開發和應用過程中，應充分考慮其潛在的社會影響，並採取措施 mitigating 負面影響。
加強公眾對 LLM 的了解: 提高公眾對 LLM 技術的了解，以及其潛在的風險和影響，以促進 LLM 技術的健康發展。

如果 LLM 供應鏈完全透明公開，是否就能夠完全避免安全風險？

即使 LLM 供應鏈完全透明公開，也不可能完全避免安全風險。
1. 透明公開的局限性:

難以完全實現: LLM 供應鏈涉及眾多環節和參與者，要實現完全透明公開非常困難。
資訊過載: 即使所有資訊都公開，也很難保證所有使用者都能夠理解和分析這些資訊，並及時發現潛在的安全風險。
動態變化的風險: LLM 技術和應用不斷發展，新的安全風險也會不斷出現，即使供應鏈完全透明，也很難預測和防範所有潛在的風險。
2. 其他安全風險因素:

人為因素: 即使供應鏈完全透明，仍然存在人為疏忽、惡意操作等風險，例如開發者可能會在程式碼中留下安全漏洞、使用者可能會被誘騙下載惡意軟體等。
零時差攻擊: 對於未知的漏洞（零時差漏洞），即使供應鏈完全透明，也很難在攻擊發生之前就採取有效的防禦措施。
攻擊技術的發展: 攻擊者會不斷發展新的攻擊技術，即使供應鏈完全透明，現有的安全防禦措施也可能會被繞過或失效。
3. 應對策略:

多層次的安全防禦: 除了供應鏈透明公開之外，還需要採取多層次的安全防禦措施，例如安全程式碼審查、漏洞掃描、入侵偵測和防禦等，以構建更全面的安全防禦體系。
持續的安全監控和更新: 需要對 LLM 系統進行持續的安全監控，並及時更新安全防禦措施，以應對不斷出現的新威脅。
安全意識教育和培訓: 需要加強對開發者、使用者和管理員的安全意識教育和培訓，提高他們對安全風險的認識和防範能力。

LLM 技術的發展對現有的網絡安全體系提出了哪些挑戰？

LLM 技術的發展對現有的網路安全體系提出了以下挑戰：
1. 攻擊面擴大:

LLM 模型本身成為攻擊目標: LLM 模型本身的複雜性為攻擊者提供了新的攻擊面，例如模型中毒攻擊、對抗性樣本攻擊等。
LLM 應用程式增加攻擊途徑: LLM 應用程式的普及也為攻擊者提供了更多的攻擊途徑，例如利用 LLM 應用程式中的漏洞進行攻擊。
2. 攻擊複雜度提高:

攻擊自動化和規模化: 攻擊者可以利用 LLM 自動化生成惡意程式碼、網路釣魚郵件等，並進行大規模攻擊。
攻擊隱蔽性增強: 攻擊者可以利用 LLM 生成更難以被偵測的惡意程式碼，例如多態惡意程式碼、無檔案攻擊等。
3. 防禦難度加大:

傳統安全工具難以應對: 傳統的安全工具難以有效偵測和防禦基於 LLM 的攻擊，例如基於規則的入侵偵測系統難以識別 LLM 生成的惡意程式碼。
缺乏針對 LLM 的安全防禦技術: 目前針對 LLM 的安全防禦技術還不夠成熟，例如缺乏有效的模型安全加固技術、模型攻擊偵測技術等。
4. 安全人才短缺:

需要了解 LLM 和安全技術的複合型人才: 應對 LLM 帶來的安全挑戰，需要同時了解 LLM 技術和網路安全技術的複合型人才。
現有安全人才隊伍難以滿足需求: 目前安全人才隊伍的規模和技能水平難以滿足 LLM 技術發展帶來的安全需求。
應對策略:

研發新一代安全技術: 例如基於人工智慧的安全防禦技術、基於行為分析的威脅偵測技術等，以應對 LLM 帶來的安全挑戰。
建立 LLM 安全生態系統: 促進產學研合作，共同研發 LLM 安全技術、制定 LLM 安全標準、培養 LLM 安全人才。
加強國際合作: 加強國家之間、企業之間的安全情報共享和合作，共同應對 LLM 帶來的全球性安全挑戰。