LLM 安全风险：避免数据泄露和预防其他业务漏洞的 11 个步骤
Posted: Tue Dec 03, 2024 3:57 am
许多企业因处理不当而遭受财务损失，有些损失高达2亿美元。不要让LLM 安全风险成为您的致命弱点 — 有效地识别并解决您的弱点。
玛丽亚·普罗霍连科
玛丽亚·普罗霍连科
2024 年 8 月 5 日。2024 年 11 月 6 日更新
超过60%的企业已经开始将 LLM 集成到各种业务运营中，各家公司竞相实施 AI 以保持竞争优势。然而，许多人仍然犹豫不决：56%的组织认为安全漏洞是采用生成式 AI 和大型语言模型的最大挑战之一。这种担忧是有根据的。受损的 LLM 可能导致数据泄露、失去客户信任和重大财务损失。
本文将深入探讨LLM 数据安全，探讨主要风险并提供缓解风险的最佳步骤和见解。
要点：什么是大型语言模型 (LLM)？
生成式人工智能依靠庞大而复杂的深度学习模型（即基础模型 (FM)）蓬勃发展。其中，法学硕士 (LLM) 是专业奇才，他们经过大量文本数据的精心训练——从经典文学、非小说、狭义主题的文章到网站和代码。
培养法学硕士并非易事，它需要强大的计算能力和丰富的数据源。然而，这种努力是有回报的，因为他们在翻译、内容创作、回答问题和总结信息等方面表现出色。同时，法学硕士可以利用来自互联网的大量数据，不幸的是，这些数据有时会在过程中卷走个人数据。
即使是 OpenAI 的 ChatGPT、GitHub 的 Co-pilot 或亚马逊的 CodeWhisperer 等 LLM 的复杂性和实力也带来了一系列LLM 安全风险。这些风险源于它们的设计和操作。例如，其训练数据中的偏差可能导致生成歪曲或令人反感的内容。此外，它们处理的大量数据可能包含敏感信息，这引发了隐私和数据安全的担忧——尤其是在医疗保健等领域。
大型语言模型与用户交互的方式也可能带来麻烦。黑客可以操纵这些交互来扭曲输出或窃取未经授权的数据。这需要制定可靠的策略来保护 LLM 应用程序，解决从输入篡改到隐私泄露等问题。
想要确定如何让您的 AI 坚不可摧？请联系我们，了解如何为LLM 安全性和道德实践设定黄金标准。
联系我们
安全在 LLM 使用中的重要性：企业可能面临的主要后果
如果你忽视了LLM 的安全性，你可能会打开潘多拉魔盒，带来很多问题。潜在的LLM 安全风险和后果包括：
数据泄露
如今，影响数百万用户的数据泄露事件屡 国家代码 +973，巴林电话号码 见不鲜。无论规模大小，每家公司都面临数据泄露或网络攻击的风险。
黑客和网络犯罪分子不断想出新方法来窃取敏感信息或个人数据，包括法学硕士的信息，他们可能会出售这些信息或勒索钱财。医疗保健、金融、法律和零售等行业是最常见的目标，每年影响全球数百万人。
大型语言模型 (LLM) 存储和处理大量数据，使其成为数据泄露的主要目标。黑客如果获得未经授权的访问权限或操纵模型的输入和输出，可能会破坏模型的完整性并泄露机密数据。
近年来因数据泄露而征收的巨额罚款表明监管机构正在严厉打击未能保护消费者数据的组织。
领头羊是 Meta，因非法将个人数据从欧盟转移到美国而被处以13 亿美元罚款。紧随其后的是中国公司滴滴全球，因违反国家数据保护法而被处以十位数罚款。排在第三的是亚马逊，该公司因违反欧洲《通用数据保护条例》（GDPR）在 2021 年面临8.77 亿美元的罚款。
敏感信息披露
LLM 可能会在答复中无意中泄露机密数据，导致未经授权的访问、隐私泄露和安全漏洞。
根据《GDPR》，涉及大型语言模型 (LLM) 的数据泄露或敏感信息泄露的罚款最高可达 2000 万欧元或全球营业额的 4%。在美国，CCPA 允许罚款最高可达 7,500 美元，而 HIPAA 的罚款范围为每次违规 100 至 50,000 美元，每年最高可达 150 万美元。英国 2018 年《数据保护法案》的处罚与《GDPR》类似，罚款最高可达 1750 万英镑或全球营业额的 4%。
在 BotsCrew，我们竭尽全力，一丝不苟地审核客户要求，确保我们的 AI 解决方案符合所有监管要求。即使客户最初忽略了一些关键法规，我们也会竭尽全力设计出符合规定、遵守运营所在地区的规范和法律的解决方案。
误传
如果没有得到妥善保护和监控，法学硕士可能会变得不守规矩，无意中传播错误信息。在最坏的情况下，这些模型可能会导致财务损失甚至伤害，例如提供危险的财务或健康建议。
根据《GDPR》和类似的隐私法，如果虚假信息涉及未经授权处理个人数据，可能会被处以罚款。在美国，联邦贸易委员会可以对欺诈行为处以罚款，而如果虚假信息损害了个人或组织，诽谤法可能会导致经济处罚。
道德风险
滥用 LLM 技术可能会引发一系列道德和法律问题。例如，生成歧视性或有偏见的内容可能会让组织陷入法律困境并损害其声誉。想象一下，一个大型语言模型将某些工作或活动与特定性别或种族群体联系起来，从而强化有害的刻板印象。
以亚马逊为例，它的招聘工具在 2018 年遭到抛弃，因为它存在对女性的偏见。
玛丽亚·普罗霍连科
玛丽亚·普罗霍连科
2024 年 8 月 5 日。2024 年 11 月 6 日更新
超过60%的企业已经开始将 LLM 集成到各种业务运营中，各家公司竞相实施 AI 以保持竞争优势。然而，许多人仍然犹豫不决：56%的组织认为安全漏洞是采用生成式 AI 和大型语言模型的最大挑战之一。这种担忧是有根据的。受损的 LLM 可能导致数据泄露、失去客户信任和重大财务损失。
本文将深入探讨LLM 数据安全，探讨主要风险并提供缓解风险的最佳步骤和见解。
要点：什么是大型语言模型 (LLM)？
生成式人工智能依靠庞大而复杂的深度学习模型（即基础模型 (FM)）蓬勃发展。其中，法学硕士 (LLM) 是专业奇才，他们经过大量文本数据的精心训练——从经典文学、非小说、狭义主题的文章到网站和代码。
培养法学硕士并非易事，它需要强大的计算能力和丰富的数据源。然而，这种努力是有回报的，因为他们在翻译、内容创作、回答问题和总结信息等方面表现出色。同时，法学硕士可以利用来自互联网的大量数据，不幸的是，这些数据有时会在过程中卷走个人数据。
即使是 OpenAI 的 ChatGPT、GitHub 的 Co-pilot 或亚马逊的 CodeWhisperer 等 LLM 的复杂性和实力也带来了一系列LLM 安全风险。这些风险源于它们的设计和操作。例如，其训练数据中的偏差可能导致生成歪曲或令人反感的内容。此外，它们处理的大量数据可能包含敏感信息，这引发了隐私和数据安全的担忧——尤其是在医疗保健等领域。
大型语言模型与用户交互的方式也可能带来麻烦。黑客可以操纵这些交互来扭曲输出或窃取未经授权的数据。这需要制定可靠的策略来保护 LLM 应用程序，解决从输入篡改到隐私泄露等问题。
想要确定如何让您的 AI 坚不可摧？请联系我们，了解如何为LLM 安全性和道德实践设定黄金标准。
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安全在 LLM 使用中的重要性：企业可能面临的主要后果
如果你忽视了LLM 的安全性，你可能会打开潘多拉魔盒，带来很多问题。潜在的LLM 安全风险和后果包括：
数据泄露
如今，影响数百万用户的数据泄露事件屡 国家代码 +973，巴林电话号码 见不鲜。无论规模大小，每家公司都面临数据泄露或网络攻击的风险。
黑客和网络犯罪分子不断想出新方法来窃取敏感信息或个人数据，包括法学硕士的信息，他们可能会出售这些信息或勒索钱财。医疗保健、金融、法律和零售等行业是最常见的目标，每年影响全球数百万人。
大型语言模型 (LLM) 存储和处理大量数据，使其成为数据泄露的主要目标。黑客如果获得未经授权的访问权限或操纵模型的输入和输出，可能会破坏模型的完整性并泄露机密数据。
近年来因数据泄露而征收的巨额罚款表明监管机构正在严厉打击未能保护消费者数据的组织。
领头羊是 Meta，因非法将个人数据从欧盟转移到美国而被处以13 亿美元罚款。紧随其后的是中国公司滴滴全球，因违反国家数据保护法而被处以十位数罚款。排在第三的是亚马逊，该公司因违反欧洲《通用数据保护条例》（GDPR）在 2021 年面临8.77 亿美元的罚款。
敏感信息披露
LLM 可能会在答复中无意中泄露机密数据，导致未经授权的访问、隐私泄露和安全漏洞。
根据《GDPR》，涉及大型语言模型 (LLM) 的数据泄露或敏感信息泄露的罚款最高可达 2000 万欧元或全球营业额的 4%。在美国，CCPA 允许罚款最高可达 7,500 美元，而 HIPAA 的罚款范围为每次违规 100 至 50,000 美元，每年最高可达 150 万美元。英国 2018 年《数据保护法案》的处罚与《GDPR》类似，罚款最高可达 1750 万英镑或全球营业额的 4%。
在 BotsCrew，我们竭尽全力，一丝不苟地审核客户要求，确保我们的 AI 解决方案符合所有监管要求。即使客户最初忽略了一些关键法规，我们也会竭尽全力设计出符合规定、遵守运营所在地区的规范和法律的解决方案。
误传
如果没有得到妥善保护和监控，法学硕士可能会变得不守规矩，无意中传播错误信息。在最坏的情况下，这些模型可能会导致财务损失甚至伤害，例如提供危险的财务或健康建议。
根据《GDPR》和类似的隐私法，如果虚假信息涉及未经授权处理个人数据，可能会被处以罚款。在美国，联邦贸易委员会可以对欺诈行为处以罚款，而如果虚假信息损害了个人或组织，诽谤法可能会导致经济处罚。
道德风险
滥用 LLM 技术可能会引发一系列道德和法律问题。例如，生成歧视性或有偏见的内容可能会让组织陷入法律困境并损害其声誉。想象一下，一个大型语言模型将某些工作或活动与特定性别或种族群体联系起来，从而强化有害的刻板印象。
以亚马逊为例，它的招聘工具在 2018 年遭到抛弃，因为它存在对女性的偏见。