Conceptos Básicos
Große Sprachmodelle bergen erhebliche Sicherheitsrisiken, die für verschiedene Interessengruppen wie Entwickler, Anwendungsentwickler und Endnutzer analysiert und bewertet werden müssen, um geeignete Gegenmaßnahmen zu ergreifen.
Resumen
Die Studie untersucht die Sicherheitsrisiken von Großen Sprachmodellen (LLMs) und entwickelt einen strukturierten Ansatz zur Risikoanalyse, der auf der OWASP-Risikobewertungsmethodik basiert.
Zunächst werden die verschiedenen Interessengruppen identifiziert, die von den Sicherheitsrisiken betroffen sind: Entwickler, die LLMs für spezifische Anwendungen anpassen, Anwendungsentwickler, die LLM-APIs nutzen, sowie Endnutzer.
Anschließend wird eine detaillierte Risikoanalyse durchgeführt, die aus drei Schritten besteht:
- Szenarioanalyse: Identifizierung potenzieller Bedrohungsakteure und deren Fähigkeiten.
- Abhängigkeitsanalyse: Zuordnung der Systemkomponenten zu Schwachstellen.
- Auswirkungsanalyse: Bewertung der technischen und geschäftlichen Auswirkungen.
Basierend auf dieser Analyse wird eine Bedrohungsmatrix erstellt, die die Risiken den verschiedenen Interessengruppen zuordnet und Empfehlungen für Gegenmaßnahmen gibt.
Am Beispiel eines universitären virtuellen Assistenten wird der Analyseprozess demonstriert. Dabei zeigt sich, dass das Risiko des "Prompt Injection" als hoch einzustufen ist, während "Training Data Poisoning" ein mittleres Risiko darstellt.
Die Studie liefert somit ein strukturiertes Vorgehen zur Risikoanalyse von LLMs, das Sicherheitsexperten und Entwickler dabei unterstützt, fundierte Entscheidungen zur Risikominderung zu treffen und die Sicherheit von LLM-basierten Systemen zu verbessern.
Estadísticas
Die Wahrscheinlichkeit eines Prompt-Injection-Angriffs wird als hoch eingestuft, da die Schwachstelle leicht zu entdecken und auszunutzen ist und öffentlich bekannt ist.
Die Auswirkungen eines solchen Angriffs werden als mittel bewertet, da er zu Vertraulichkeitsverlust, Rechenschaftspflicht und erheblichen Schäden für das Geschäft führen kann.
Die Wahrscheinlichkeit eines Angriffs durch Vergiftung des Trainingsdatensatzes wird als mittel eingestuft, da die Entdeckung und Ausbeutung der Schwachstelle schwieriger ist. Die Auswirkungen werden ebenfalls als mittel bewertet, da sie zu Integritätsverlust, Anonymität und erheblichen finanziellen und Reputationsschäden führen können.
Citas
"Große Sprachmodelle bergen erhebliche Sicherheitsrisiken, die für verschiedene Interessengruppen wie Entwickler, Anwendungsentwickler und Endnutzer analysiert und bewertet werden müssen, um geeignete Gegenmaßnahmen zu ergreifen."
"Die Studie liefert ein strukturiertes Vorgehen zur Risikoanalyse von LLMs, das Sicherheitsexperten und Entwickler dabei unterstützt, fundierte Entscheidungen zur Risikominderung zu treffen und die Sicherheit von LLM-basierten Systemen zu verbessern."