«`html
Повышение безопасности и надежности ИИ с помощью методов короткого замыкания
Уязвимость систем искусственного интеллекта (ИИ), особенно больших языковых моделей (LLM) и мультимодальных моделей, перед атаками может привести к вредным результатам. Эти модели созданы для оказания помощи и предоставления полезных ответов, но злоумышленники могут манипулировать ими, чтобы получить нежелательные или даже опасные результаты. Атаки используют врожденные уязвимости моделей, вызывая беспокойство относительно их безопасности и надежности. Существующие методы защиты, такие как отказное обучение и адверсарное обучение, имеют существенные ограничения, часто подвергая модель риску без эффективного предотвращения вредных результатов.
Какие методы применяются для улучшения соответствия и устойчивости ИИ-моделей?
Текущие методы для улучшения соответствия и устойчивости ИИ-моделей включают отказное обучение и адверсарное обучение. Отказное обучение учит модели отклонять вредные запросы, но хитрые атаки часто обходят эти защиты. Адверсарное обучение включает подвергание моделей адверсарным примерам во время обучения для улучшения устойчивости, но этот метод имеет тенденцию сдавать при новых, невидимых атаках и может ухудшить производительность модели.
Какой новый метод предлагается для преодоления недостатков текущих методов?
Чтобы преодолеть эти недостатки, команда исследователей из Black Swan AI, Карнеги-Меллоновского университета и Центра безопасности ИИ предлагает новый метод, включающий короткое замыкание. Вдохновленный техникой инженерии представлений, этот подход напрямую манипулирует внутренними представлениями, ответственными за генерацию вредных результатов. Вместо фокусировки на конкретных атаках или результатов, короткое замыкание прерывает процесс генерации вредных результатов, перенаправляя внутренние состояния модели в нейтральные или отказные состояния. Этот метод разработан так, чтобы быть атако-независимым и не требует дополнительного обучения или настройки, что делает его более эффективным и широко применимым.
Как метод короткого замыкания демонстрирует свою эффективность?
Экспериментально метод короткого замыкания был применен к отказно обученной модели Llama-3-8B-Instruct. Результаты показали значительное снижение успешности адверсарных атак по различным показателям без жертвования производительности на стандартных задачах. Например, короткозамкнутая модель продемонстрировала более низкие показатели успешности атак на признаки HarmBench, сохраняя при этом высокие оценки на бенчмарках способностей, таких как MT Bench и MMLU. Кроме того, метод оказался эффективным в мультимодальных настройках, улучшая устойчивость к атакам на основе изображений и обеспечивая безопасность модели без влияния на ее полезность.
Каков операционный принцип метода короткого замыкания?
Метод короткого замыкания работает с использованием наборов данных и функций потерь, адаптированных к задаче. Обучающие данные делятся на два набора: набор для короткого замыкания и сохраняемый набор. Набор для короткого замыкания содержит данные, вызывающие вредные результаты, а сохраняемый набор включает данные, представляющие безопасные или желаемые результаты. Функции потерь разработаны для корректировки внутренних представлений модели, чтобы перенаправить вредные процессы в несвязанные или отказные состояния, эффективно коротко-замыкая вредные результаты.
Как решение короткого замыкания преодолевает недостатки существующих методов?
Проблема систем ИИ, производящих вредные результаты из-за адверсарных атак, является серьезной проблемой. Существующие методы, такие как отказное обучение и адверсарное обучение, имеют ограничения, которые предлагаемый метод короткого замыкания стремится преодолеть. Путем прямого вмешательства во внутренние представления короткое замыкание предлагает надежное, атако-независимое решение, которое сохраняет производительность модели, значительно повышая безопасность и надежность. Этот подход представляет собой многообещающий прогресс в разработке более безопасных систем ИИ.
Посмотрите статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter. Присоединяйтесь к нашему Телеграм-каналу, каналу в Discord и группе в LinkedIn.
Если вам понравилась наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 44k+ ML SubReddit.
Ни одна LLM не защищена! Год назад мы представили первый из многих автоматизированных джейлбрейков, способных взламывать все основные LLM.
— Andy Zou (@andyzou_jiaming) 8 июня 2024 года
Пост Повышение безопасности и надежности ИИ с помощью методов короткого замыкания впервые появился на MarkTechPost.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram
Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru