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Die Gefahr der sofortigen Injektion in KI-Systemen verstehen

In diesem Beitrag:

  • NIST warnt vor sofortiger Injektion, einer hinterhältigen Taktik, die auf KI-Systeme abzielt.
  • Direkte Prompt-Injection bringt KI-Modelle dazu, unbeabsichtigte Aktionen auszuführen, wie z. B. DAN.
  • Zur Verteidigung schlägt NIST intelligenteres Training und interpretierbare KI-Lösungen vor.

In der sich schnell entwickelnden Landschaft der künstlichen Intelligenz ( KI ) und des maschinellen Lernens (ML) bleibt das National Institute of Standards and Technology (NIST) wachsam und beobachtet den KI-Lebenszyklus genau auf potenzielle Schwachstellen in der Cybersicherheit. Mit der Verbreitung der KI geht die Entdeckung und Ausnutzung solcher Schwachstellen einher, was das NIST dazu veranlasst, Taktiken und Strategien zur effektiven Risikominderung zu entwerfen.

Verstehen der Taktiken des kontradiktorischen maschinellen Lernens (AML).

Adversarial Machine Learning (AML)-Taktiken zielen darauf ab, Einblicke in das Verhalten von ML-Systemen trac und es Angreifern zu ermöglichen, sie für schändliche Zwecke zu manipulieren. Die sofortige Injektion ist eine erhebliche Schwachstelle dieser Taktiken, insbesondere bei generativen KI-Modellen.

NIST dent zwei Hauptarten der Sofortinjektion: direkte und indirekte. Eine direkte Eingabeaufforderung erfolgt, wenn ein Benutzer Text eingibt, der unbeabsichtigte oder nicht autorisierte Aktionen im KI-System auslöst. Andererseits beinhaltet die indirekte Prompt-Injection eine Vergiftung oder Verschlechterung der Daten, auf die das KI-Modell zur Generierung von Antworten angewiesen ist.

Eine der berüchtigtsten Direct-Prompt-Injection-Methoden ist DAN (Do Anything Now), die hauptsächlich gegen ChatGPT eingesetzt wird. DAN verwendet Rollenspielszenarien, um Moderationsfilter zu umgehen und es Benutzern zu ermöglichen, Antworten zu erbitten, die andernfalls herausgefiltert werden könnten. Trotz der Bemühungen der Entwickler, Schwachstellen zu schließen, gibt es weiterhin Iterationen von DAN, was die KI-Sicherheit vor anhaltende Herausforderungen stellt.

Abwehr von Prompt-Injection-Attacken

Obwohl es möglicherweise nicht möglich ist, sofortige Injektionsangriffe zu verhindern, schlägt NIST mehrere Abwehrstrategien vor, um Risiken zu mindern. Modellerstellern wird empfohlen, Trainingsdatensätze sorgfältig zu kuratieren und Modelle zu trainieren, um gegnerische Eingabeaufforderungen zu erkennen und abzulehnen. Darüber hinaus kann der Einsatz interpretierbarer KI-Lösungen dabei helfen, abnormale Eingaben zu erkennen und zu verhindern.

Die indirekte sofortige Injektion stellt eine gewaltige Herausforderung dar, da sie auf manipulierten Datenquellen beruht. NIST empfiehlt die Beteiligung des Menschen an der Feinabstimmung von Modellen durch Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Das Herausfiltern von Anweisungen aus abgerufenen Eingaben und der Einsatz von KI-Moderatoren kann die Abwehrkräfte gegen indirekte Prompt-Injection-Angriffe weiter stärken.

Interpretierbarkeitsbasierte Lösungen bieten Einblicke in den Entscheidungsprozess von KI- Modellen und helfen bei der Erkennung anomaler Eingaben. Durch die Analyse von Vorhersageverläufen können Unternehmen dent und abwehren, bevor sie sich manifestieren.

Die Rolle der IBM-Sicherheit in der KI-Cybersicherheit

Während sich die Cybersicherheitslandschaft weiterentwickelt, bleibt IBM Security führend und liefert KI-gesteuerte Lösungen zur Stärkung der Abwehr gegen neue Bedrohungen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien und menschlicher Expertise ermöglicht IBM Security Unternehmen, ihre KI-Systeme effektiv zu schützen.

Die KI-Technologie schreitet voran, ebenso wie die Taktiken böswilliger Akteure, die ihre Schwachstellen ausnutzen wollen. Durch die Befolgung der NIST-Empfehlungen und den Einsatz innovativer Lösungen von Branchenführern wie IBM Security können Unternehmen die mit KI-Cybersicherheitsbedrohungen verbundenen Risiken mindern und die Integrität und Sicherheit ihrer Systeme gewährleisten.

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