Встречайте пиратов RAG: Адаптивные атаки на LLM для утечки баз знаний

Улучшение моделей с помощью RAG

Retrieval-augmented generation (RAG) улучшает работу больших языковых моделей (LLMs), используя внешние базы знаний. Эти системы извлекают информацию, связанную с запросом, и включают её в ответ модели, что повышает точность и актуальность.

Проблемы безопасности и конфиденциальности

Однако системы RAG сталкиваются с проблемами безопасности данных и конфиденциальности. Чувствительная информация может быть раскрыта, что создает риски в таких областях, как поддержка клиентов и медицинские чат-боты.

Уязвимости в системах RAG

Методы, используемые в системах RAG, имеют уязвимости, особенно в вопросах конфиденциальности. Атаки, такие как Membership Inference Attacks (MIA), пытаются определить, принадлежат ли определенные данные обучающей выборке. Более сложные техники стремятся напрямую украсть чувствительную информацию из систем RAG.

Решения для защиты конфиденциальности

Чтобы решить проблемы конфиденциальности, исследователи предложили рамочную структуру, которая извлекает частные знания и предотвращает утечку информации. Эта структура использует открытые языковые модели и кодировщики предложений для исследования скрытых баз знаний без необходимости в платных услугах.

Принцип работы рамочной структуры

Структура работает в слепом контексте, используя адаптивные стратегии для изучения частной базы знаний. Это позволяет выявлять уязвимости на стандартных домашних компьютерах без необходимости в специализированном оборудовании.

Эксперименты и результаты

Исследователи провели эксперименты на трех системах RAG, используя виртуальных агентов для взаимодействия с пользователями. Они сравнили предложенный метод с конкурентами и показали, что новый подход значительно лучше по метрикам, связанным с охватом и утечкой знаний.

Выводы и рекомендации

Предложенный метод представляет собой адаптивную процедуру атаки, которая извлекает частные знания, превосходя конкурентов по охвату и эффективности. Это исследование может стать основой для разработки более надежных механизмов защиты.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, следуйте этим рекомендациям:

Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
Внедряйте ИИ постепенно: начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и KPI.
Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.