Làm thế nào để tích hợp bảo mật LLM vào phát triển ứng dụng?

- LLM mang lại hiệu quả cao trong phát triển ứng dụng nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro bảo mật chưa từng thấy.
- Các rủi ro bảo mật mới của LLM bao gồm: tấn công tiêm prompt, xử lý đầu ra không an toàn, đầu độc dữ liệu huấn luyện.
- Tấn công tiêm prompt là thao túng mô hình để tạo ra phản hồi có hại, vượt qua các biện pháp bảo mật.
- Xử lý đầu ra không an toàn xảy ra khi đầu ra của LLM được chấp nhận mà không qua kiểm tra kỹ lưỡng, có thể dẫn đến lỗ hổng bảo mật.
- Đầu độc dữ liệu huấn luyện là cố tình thao túng dữ liệu để khai thác lỗ hổng hoặc gây sai lệch trong dự đoán của mô hình.
- Một số biện pháp bảo vệ và kiểm soát ứng dụng LLM:
+ Kiểm duyệt đầu vào: xác thực và vô hiệu hóa các ký tự hoặc mã độc hại, sử dụng danh sách trắng/đen, chính sách bảo mật nội dung, biểu thức chính quy, ghi log và giám sát liên tục.
+ Kiểm tra đầu ra: xác thực và lọc phản hồi của LLM trước khi chấp nhận, mã hóa và thoát đầu ra.
+ Bảo vệ dữ liệu huấn luyện: kiểm soát truy cập nghiêm ngặt, mã hóa, sao lưu, kiểm tra tính hợp lệ và ẩn danh hóa dữ liệu, ghi log và giám sát, đào tạo nhân viên.
+ Áp dụng chính sách sandbox và kiểm soát truy cập nghiêm ngặt để giảm thiểu rủi ro khai thác SSRF.
+ Giám sát liên tục và lọc nội dung để phát hiện và ngăn chặn nội dung có hại hoặc không phù hợp.

📌 LLM mang lại lợi ích to lớn trong phát triển ứng dụng nhưng cũng đi kèm nhiều rủi ro bảo mật mới như tấn công tiêm prompt, xử lý đầu ra không an toàn, đầu độc dữ liệu huấn luyện. Để bảo vệ, cần áp dụng các biện pháp như kiểm duyệt đầu vào, kiểm tra đầu ra, bảo vệ dữ liệu huấn luyện, chính sách sandbox, kiểm soát truy cập và giám sát liên tục.

https://www.darkreading.com/application-security/how-do-we-integrate-llm-security-into-application-development-