Уязвимости больших языковых моделей: анализ и методы защиты

В статье рассматриваются ключевые уязвимости, связанные с использованием больших языковых моделей (LLM) в корпоративной среде. В последние годы LLM находят широкое применение в различных сферах, включая клиентскую поддержку, маркетинг, анализ данных и автоматизацию бизнес-процессов. Однако их интеграция сопровождается значительными рисками для информационной безопасности, включая утечки конфиденциальных данных, компрометацию систем и генерацию вредоносного контента. В работе анализируются три наиболее критические уязвимости: промпт-инъекции, атаки на цепочку поставок и отравление данных. Для каждой из них приведены формальные модели, примеры эксплуатации и возможные стратегии защиты. Особое внимание уделяется методам предотвращения атак, включая валидацию пользовательского ввода, контроль зависимостей и мониторинг аномалий в поведении модели. Исследование показывает, что, несмотря на активное развитие механизмов защиты, уязвимости в LLM остаются серьезной угрозой, требующей дальнейшего изучения и разработки новых методов противодействия.