متداول ترین روش های مورد استفاده برای جیلبریک ChatGPT و سایر LLM ها

معرفی

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) حوزه پردازش زبان طبیعی را متحول کرده است و ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا متنی شبیه انسان تولید کنند و در مکالمه شرکت کنند. با این حال، این مدل های قدرتمند از آسیب پذیری ها مصون نیستند. فرار از زندان و بهره برداری از نقاط ضعف در LLM خطرات قابل توجهی مانند تولید اطلاعات نادرست، خروجی های توهین آمیز و نگرانی های حفظ حریم خصوصی را به همراه دارد. علاوه بر این، ما در مورد ChatGPT از جیلبریک، تکنیک های آن و اهمیت کاهش این خطرات بحث خواهیم کرد. ما همچنین استراتژی هایی را برای ایمن سازی LLM ها، پیاده سازی ایمن، اطمینان از حریم خصوصی داده ها و ارزیابی تکنیک های کاهش فرار از زندان بررسی خواهیم کرد. علاوه بر این، در مورد ملاحظات اخلاقی و استفاده مسئولانه از LLM بحث خواهیم کرد.

فرار از زندان چیست؟

Jailbreaking به سوء استفاده از آسیب پذیری ها در LLM ها برای دستکاری رفتار آنها و تولید خروجی هایی که از هدف مورد نظرشان منحرف می شود، اشاره دارد. این شامل تزریق اعلان‌ها، بهره‌برداری از نقاط ضعف مدل، ایجاد ورودی‌های متخاصم، و دستکاری گرادیان‌ها برای تأثیرگذاری بر پاسخ‌های مدل است. یک مهاجم با رفتن به سراغ جیلبریک بر خروجی های خود کنترل می کند GPT چت یا هر LLM، که به طور بالقوه منجر به عواقب مضر می شود.

کاهش خطرات فرار از زندان در LLMها برای اطمینان از قابلیت اطمینان، ایمنی و استفاده اخلاقی آنها بسیار مهم است. جیلبریک های ChatGPT کاهش نیافته می تواند منجر به تولید اطلاعات نادرست، خروجی های توهین آمیز یا مضر و به خطر افتادن حریم خصوصی و امنیت شود. با اجرای استراتژی‌های کاهش موثر، می‌توانیم تأثیر جیلبریک را به حداقل برسانیم و قابلیت اعتماد LLM را افزایش دهیم.

تکنیک های رایج جیلبریک

جیلبریک کردن مدل‌های زبان بزرگ، مانند ChatGPT، شامل سوء استفاده از آسیب‌پذیری‌های مدل برای دستیابی به دسترسی غیرمجاز یا دستکاری رفتار آن است. چندین تکنیک به عنوان روش های رایج جیلبریک شناسایی شده است. بیایید برخی از آنها را بررسی کنیم:

تزریق سریع

تزریق سریع تکنیکی است که در آن کاربران مخرب دستورات یا دستورالعمل‌های خاصی را برای دستکاری خروجی مدل زبان تزریق می‌کنند. با ایجاد دقیق دستورات، آنها می توانند بر پاسخ های مدل تأثیر بگذارند و آن را به تولید محتوای مغرضانه یا مضر تبدیل کنند. این تکنیک از تمایل مدل به اتکای شدید به زمینه ارائه شده بهره می برد.

تزریق سریع شامل دستکاری اعلان های ورودی برای هدایت پاسخ های مدل است.

به عنوان مثال - هوش قوی

بهره برداری مدل

بهره برداری از مدل شامل بهره برداری از عملکرد داخلی مدل زبان برای به دست آوردن دسترسی یا کنترل غیرمجاز است. با بررسی پارامترها و معماری مدل، مهاجمان می توانند نقاط ضعف را شناسایی کرده و رفتار خود را دستکاری کنند. این تکنیک نیاز به درک عمیق ساختار و الگوریتم های مدل دارد.

بهره برداری مدل از آسیب پذیری ها یا سوگیری ها در خود مدل سوء استفاده می کند.

ورودی های خصمانه

ورودی‌های خصمانه ورودی‌هایی هستند که با دقت طراحی شده‌اند تا مدل زبان را فریب دهند و خروجی‌های نادرست یا مخرب تولید کنند. این ورودی‌ها از آسیب‌پذیری‌ها در داده‌ها یا الگوریتم‌های آموزشی مدل سوءاستفاده می‌کنند و باعث می‌شوند که پاسخ‌های گمراه‌کننده یا مضر ایجاد کند. ورودی های خصمانه را می توان با برهم زدن متن ورودی یا با استفاده از الگوریتم های طراحی شده ویژه ایجاد کرد.

ورودی های خصمانه ورودی هایی هستند که با دقت طراحی شده اند تا مدل را فریب دهند.

می توانید در مورد این موضوع از پست OpenAI اطلاعات بیشتری کسب کنید

کاردستی گرادیان

ایجاد گرادیان شامل دستکاری شیب های مورد استفاده در فرآیند آموزش مدل زبان است. با اصلاح دقیق گرادیان ها، مهاجمان می توانند بر رفتار مدل تاثیر بگذارند و خروجی های دلخواه را تولید کنند. این تکنیک نیاز به دسترسی به فرآیند آموزش مدل و دانش الگوریتم های بهینه سازی اساسی دارد.

ساخت گرادیان شامل دستکاری گرادیان ها در طول آموزش برای سوگیری رفتار مدل است.

خطرات و پیامدهای جیلبریک

جیلبریک کردن مدل‌های زبان بزرگ، مانند ChatGPT، می‌تواند خطرات و پیامدهای زیادی داشته باشد که باید در نظر گرفته شود. این خطرات در درجه اول حول محور تولید اطلاعات نادرست، خروجی های توهین آمیز یا مضر و نگرانی های مربوط به حریم خصوصی و امنیتی است.

نسل اطلاعات غلط

یکی از خطرات مهم جیلبریک کردن مدل‌های زبان بزرگ، پتانسیل تولید اطلاعات نادرست است. هنگامی که یک مدل زبان جیلبریک می شود، می توان آن را برای تولید اطلاعات نادرست یا گمراه کننده دستکاری کرد. این می تواند پیامدهای جدی داشته باشد، به ویژه در حوزه هایی که اطلاعات دقیق و قابل اعتماد بسیار مهم است، مانند گزارش اخبار یا توصیه های پزشکی. اطلاعات نادرست تولید شده می تواند به سرعت گسترش یابد و به افراد یا جامعه به طور کلی آسیب برساند.

محققان و توسعه دهندگان در حال بررسی تکنیک هایی برای بهبود استحکام مدل های زبانی و قابلیت های بررسی واقعیت برای کاهش این خطر هستند. با اجرای مکانیسم هایی که صحت خروجی های تولید شده را تأیید می کند، می توان تأثیر اطلاعات نادرست را به حداقل رساند.

خروجی های توهین آمیز یا مضر

یکی دیگر از پیامدهای جیلبریک کردن مدل های زبان بزرگ، پتانسیل تولید خروجی های توهین آمیز یا مضر است. هنگامی که یک مدل زبان دستکاری می شود، می توان آن را مجبور به تولید محتوای توهین آمیز، تبعیض آمیز یا ترویج سخنان مشوق نفرت کرد. این یک نگرانی اخلاقی قابل توجهی ایجاد می کند و می تواند بر افراد یا جوامعی که هدف چنین خروجی ها هستند تأثیر منفی بگذارد.

محققان در حال توسعه روش هایی برای شناسایی و فیلتر کردن خروجی های تهاجمی یا مضر برای رسیدگی به این مشکل هستند. خطر تولید محتوای توهین آمیز را می توان با تعدیل شدید محتوا و استفاده از تکنیک های پردازش زبان طبیعی کاهش داد.

حفظ حریم خصوصی و امنیت

جیلبریک کردن مدل‌های زبان بزرگ نیز نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و امنیتی را افزایش می‌دهد. هنگامی که یک مدل زبان بدون مجوز مناسب مورد دسترسی و اصلاح قرار می گیرد، می تواند اطلاعات حساس را در معرض خطر قرار دهد یا آسیب پذیری های سیستم را آشکار کند. این می تواند منجر به دسترسی غیرمجاز، نقض داده ها یا سایر فعالیت های مخرب شود.

شما همچنین می توانید بخوانید: مدل های زبان بزرگ (LLM) چیست؟

استراتژی های کاهش فرار از زندان در طول توسعه مدل

جیلبریک کردن مدل های زبان بزرگ، مانند ChatGPT، می تواند خطرات قابل توجهی در تولید محتوای مضر یا مغرضانه ایجاد کند. با این حال، چندین استراتژی را می توان برای کاهش این خطرات و اطمینان از استفاده مسئولانه از این مدل ها به کار گرفت.

ملاحظات معماری و طراحی مدل

یکی از راه‌های کاهش خطرات فرار از زندان، طراحی دقیق معماری خود مدل زبان است. با ترکیب اقدامات امنیتی قوی در طول توسعه مدل، آسیب پذیری های احتمالی را می توان به حداقل رساند. این شامل اجرای کنترل‌های دسترسی قوی، تکنیک‌های رمزگذاری و شیوه‌های کدگذاری امن می‌شود. علاوه بر این، طراحان مدل می توانند برای جلوگیری از سوء استفاده از مدل، حریم خصوصی و ملاحظات اخلاقی را در اولویت قرار دهند.

تکنیک های منظم سازی

تکنیک های منظم سازی نقش مهمی در کاهش خطرات فرار از زندان دارند. این تکنیک‌ها شامل اضافه کردن محدودیت‌ها یا جریمه‌هایی به فرآیند آموزش مدل زبان است. این مدل را تشویق می‌کند تا به دستورالعمل‌های خاصی پایبند باشد و از تولید محتوای نامناسب یا مضر جلوگیری کند. منظم‌سازی را می‌توان از طریق آموزش خصمانه به دست آورد، جایی که مدل در معرض نمونه‌های متخاصم قرار می‌گیرد تا استحکام آن را بهبود بخشد.

آموزش خصومت

آموزش خصمانه یک تکنیک خاص است که می تواند برای افزایش امنیت مدل های زبان بزرگ استفاده شود. این شامل آموزش مدل بر روی نمونه های متخاصم است که برای سوء استفاده از آسیب پذیری ها و شناسایی خطرات بالقوه فرار از زندان طراحی شده اند. قرار دادن مدل در معرض این نمونه‌ها، آن را برای مدیریت ورودی‌های مخرب انعطاف‌پذیرتر و مجهزتر می‌کند.

افزایش مجموعه داده ها

یکی از راه‌های کاهش خطرات جیلبریک، افزایش داده‌ها است. گسترش داده‌های آموزشی با مثال‌های متنوع و چالش‌برانگیز می‌تواند توانایی مدل را برای مدیریت تلاش‌های احتمالی فرار از زندان افزایش دهد. این رویکرد به مدل کمک می کند تا از طیف وسیع تری از سناریوها بیاموزد و استحکام آن را در برابر ورودی های مخرب بهبود بخشد.

برای پیاده‌سازی افزایش داده‌ها، محققان و توسعه‌دهندگان می‌توانند از تکنیک‌های سنتز، اغتشاش و ترکیب داده‌ها استفاده کنند. معرفی تغییرات و پیچیدگی‌ها در داده‌های آموزشی می‌تواند مدل را در معرض بردارهای حمله مختلف قرار دهد و دفاع آن را تقویت کند.

تست دشمن

یکی دیگر از جنبه های مهم کاهش خطرات فرار از زندان، انجام تست های مخالف است. این شامل قرار دادن مدل در معرض حملات عمدی و بررسی آسیب پذیری های آن است. ما می توانیم با شبیه سازی سناریوهای دنیای واقعی که در آن مدل ممکن است با ورودی های مخرب مواجه شود، نقاط ضعف بالقوه را شناسایی کرده و اقدامات متقابل ایجاد کنیم.

تست خصمانه می‌تواند شامل تکنیک‌هایی مانند مهندسی سریع باشد، که در آن از دستورات با دقت ساخته شده برای بهره‌برداری از آسیب‌پذیری‌های مدل استفاده می‌شود. با جستجوی فعالانه نقاط ضعف و تلاش برای جیلبریک کردن مدل، می‌توانیم بینش ارزشمندی در مورد محدودیت‌ها و زمینه‌های بهبود آن به دست آوریم.

ارزیابی انسان در حلقه

علاوه بر آزمایش خودکار، مشارکت ارزیاب‌های انسانی در فرآیند کاهش فرار از زندان بسیار مهم است. ارزیابی انسان در حلقه امکان درک دقیق تری از رفتار مدل و پاسخ های آن به ورودی های مختلف را فراهم می کند. ارزیاب‌های انسانی می‌توانند بازخورد ارزشمندی درباره عملکرد مدل ارائه دهند، سوگیری‌های بالقوه یا نگرانی‌های اخلاقی را شناسایی کنند و به اصلاح استراتژی‌های کاهش کمک کنند.

با ترکیب بینش‌های حاصل از آزمایش خودکار و ارزیابی انسانی، توسعه‌دهندگان می‌توانند به طور مکرر استراتژی‌های کاهش فرار از زندان را بهبود بخشند. این رویکرد مشارکتی تضمین می‌کند که رفتار مدل با ارزش‌های انسانی مطابقت دارد و خطرات مرتبط با جیلبریک را به حداقل می‌رساند.

استراتژی هایی برای به حداقل رساندن خطر فرار از زندان استقرار پست

هنگام جیلبریک کردن مدل‌های زبان بزرگ مانند ChatGPT، اجرای استراتژی‌های استقرار ایمن برای کاهش خطرات مرتبط بسیار مهم است. در این بخش، چند استراتژی موثر برای تضمین امنیت این مدل ها را بررسی خواهیم کرد.

اعتبار سنجی ورودی و پاکسازی

یکی از استراتژی‌های کلیدی برای استقرار ایمن، پیاده‌سازی مکانیزم‌های اعتبارسنجی ورودی و سالم‌سازی قوی است. با اعتبارسنجی و پاکسازی کامل ورودی‌های کاربر، می‌توانیم از تزریق کد یا درخواست‌های مضر به مدل توسط عوامل مخرب جلوگیری کنیم. این به حفظ یکپارچگی و ایمنی مدل زبان کمک می کند.

مکانیسم های کنترل دسترسی

یکی دیگر از جنبه های مهم استقرار ایمن، پیاده سازی مکانیسم های کنترل دسترسی است. ما می توانیم با کنترل دقیق و مدیریت دسترسی به مدل زبان، استفاده غیرمجاز را محدود کرده و از تلاش های جیلبریک جلوگیری کنیم. این را می توان از طریق احراز هویت، مجوز، و کنترل دسترسی مبتنی بر نقش به دست آورد.

زیرساخت خدمات مدل ایمن

یک زیرساخت ایمن ارائه دهنده مدل برای اطمینان از امنیت مدل زبان ضروری است. این شامل استفاده از پروتکل های امن، تکنیک های رمزگذاری و کانال های ارتباطی می شود. ما می توانیم با اجرای این اقدامات از مدل در برابر دسترسی غیرمجاز و حملات احتمالی محافظت کنیم.

نظارت و ممیزی مستمر

نظارت و ممیزی مستمر نقش حیاتی در کاهش خطرات فرار از زندان ایفا می کند. با نظارت منظم بر رفتار و عملکرد مدل، می‌توانیم هرگونه فعالیت یا ناهنجاری مشکوک را شناسایی کنیم. علاوه بر این، انجام ممیزی های منظم به شناسایی آسیب پذیری های احتمالی و پیاده سازی وصله ها و به روز رسانی های امنیتی لازم کمک می کند.

اهمیت تلاش های مشترک برای کاهش خطر فرار از زندان

تلاش‌های مشترک و بهترین شیوه‌های صنعت برای مقابله با خطرات ناشی از جیلبریک کردن مدل‌های زبان بزرگ مانند ChatGPT بسیار مهم است. جامعه هوش مصنوعی می‌تواند این خطرات را با به اشتراک گذاشتن اطلاعات تهدید و ترویج افشای مسئولانه آسیب‌پذیری‌ها کاهش دهد.

به اشتراک گذاری اطلاعات تهدید

به اشتراک گذاری اطلاعات تهدید یک تمرین ضروری برای جلوتر از تلاش های احتمالی فرار از زندان است. محققان و توسعه دهندگان می توانند به طور جمعی امنیت مدل های زبان بزرگ را با تبادل اطلاعات در مورد تهدیدات نوظهور، تکنیک های حمله و آسیب پذیری ها افزایش دهند. این رویکرد مشارکتی امکان پاسخ فعالانه به خطرات بالقوه را فراهم می کند و به توسعه اقدامات متقابل مؤثر کمک می کند.

افشای مسئولانه آسیب پذیری ها

افشای مسئولانه آسیب پذیری ها یکی دیگر از جنبه های مهم کاهش خطرات فرار از زندان است. هنگامی که نقص ها یا آسیب پذیری های امنیتی در مدل های زبان بزرگ کشف می شود، گزارش آنها به مقامات یا سازمان های مربوطه بسیار مهم است. این امکان اقدام سریع برای رفع آسیب پذیری ها و جلوگیری از سوء استفاده احتمالی را فراهم می کند. افشای مسئولانه همچنین تضمین می‌کند که جامعه گسترده‌تر هوش مصنوعی می‌تواند از این آسیب‌پذیری‌ها درس گرفته و حفاظت‌های لازم را برای محافظت در برابر تهدیدات مشابه در آینده اجرا کند.

با تقویت فرهنگ همکاری و افشای مسئولانه، جامعه هوش مصنوعی می تواند به طور جمعی در جهت افزایش امنیت مدل های زبان بزرگ مانند ChatGPT کار کند. این بهترین شیوه های صنعت به کاهش خطرات فرار از زندان کمک می کند و به توسعه کلی سیستم های هوش مصنوعی ایمن تر و قابل اعتمادتر کمک می کند.

نتیجه

فرار از زندان خطرات قابل توجهی را برای مدل های زبان بزرگ ایجاد می کند، از جمله تولید اطلاعات نادرست، خروجی های توهین آمیز و نگرانی های حفظ حریم خصوصی. کاهش این خطرات نیازمند یک رویکرد چند وجهی است، از جمله طراحی مدل ایمن، تکنیک‌های آموزشی قوی، استراتژی‌های استقرار ایمن و اقدامات حفظ حریم خصوصی. ارزیابی و آزمایش استراتژی‌های کاهش فرار از زندان، تلاش‌های مشترک و استفاده مسئولانه از LLM برای اطمینان از قابلیت اطمینان، ایمنی و استفاده اخلاقی این مدل‌های زبان قدرتمند ضروری است. با پیروی از بهترین شیوه ها و هوشیاری، می توانیم خطرات فرار از زندان را کاهش دهیم و از پتانسیل کامل LLM ها برای برنامه های کاربردی مثبت و تاثیرگذار استفاده کنیم.

مربوط

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/most-commonly-used-methods-to-jailbreak-chatgpt-and-other-llms/