Улучшение безопасности с помощью CaMeL
Введение в проблему
Большие языковые модели (LLM) играют важную роль в современных технологиях, но сталкиваются с угрозами безопасности, такими как атаки через инъекции команд. Эти угрозы могут привести к утечкам данных и сбоям в системах. Необходимы более эффективные методы защиты.
Представляем CaMeL: новая парадигма защиты
CaMeL – это механизм защиты, разработанный Google DeepMind, который создает защитный слой вокруг LLM, изолируя ненадежные данные и предотвращая их влияние на принятие решений модели.
Как работает CaMeL
- Привилегированная LLM: управляет задачами, изолируя чувствительные операции.
- Карантинная LLM: обрабатывает данные отдельно и не имеет возможности вызова инструментов.
- Метаданные: каждому значению данных присваиваются метаданные, устанавливающие строгие политики использования информации.
Эмпирические результаты и эффективность
CaMeL продемонстрировала свою эффективность, защищая 67% задач от атак, сохраняя функциональность и обеспечивая высокий уровень защиты.
Решение тонких уязвимостей
CaMeL также справляется с тонкими уязвимостями, такими как манипуляции потоком данных. Это важно для защиты от косвенных угроз, которые традиционные методы часто упускают.
Следующие шаги для бизнеса
- Идентификация процессов: Найдите процессы, которые можно автоматизировать с помощью ИИ.
- Установите KPI: Определите ключевые показатели эффективности для оценки воздействия инвестиций в ИИ.
- Выбор инструментов: Подберите настраиваемые инструменты, соответствующие вашим бизнес-целям.
- Начните с небольших проектов: Соберите данные о результативности и постепенно расширяйте использование ИИ.
Контакт
Для получения рекомендаций по управлению ИИ в вашем бизнесе свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru или подключитесь к нам в Telegram, X и LinkedIn.
