AI研究人员发现主流大语言模型存在令人担忧的漏洞，引发网络安全忧虑

作者

Aamir Sheikh 2 分钟阅读发布于 15月 2023日

来自 Mindgard 和兰卡斯特大学的 AI 研究人员揭示了一项重大 LLM 漏洞：仅需 50 美元即可复制部分模型内容，为针对性攻击铺平了道路。
该研究计划于 CAMLIS 2023 发布，聚焦 ChatGPT-3.5-Turbo，强调模型寄生（model leeching）的风险——对机密数据、安全措施和准确性构成威胁，为投入数十亿美元开发 LLM 的行业敲响警钟。
尽管 ChatGPT 和 Bard 声名显赫，但研究揭示了隐藏漏洞，对依赖 LLM 的行业产生深远影响。呼吁在采用 LLM 时审慎权衡网络风险，这一建议不仅限于个别模型，更敦促各方谨慎考量。

在一项突破性的发现中，来自 Mindgard 和兰卡斯特大学的人工智能研究人员揭示了大型语言模型（LLM）中的关键脆弱性，打破了其不可错性的主流叙事。这项研究将在 CAMLIS 2023 上展示，重点关注广泛采用的 ChatGPT-3.5-Turbo，暴露了 LLM 的部分内容可以以低至 50 美元的成本被复制的惊人便利性。这一被称为“模型吸血”的发现，引发了对潜在针对性攻击、虚假信息传播和机密信息泄露的重大担忧。

“模型吸血”威胁行业安全

在一项引人注目的发现中，Mindgard 和兰卡斯特大学的研究团队强调了 LLM 对“模型吸血”的脆弱性，这是一种攻击向量，允许在一周内以极低的成本复制这些先进 AI 系统的关键要素。这项研究将在 CAMLIS 2023 上展示，揭示了攻击者利用这些脆弱性的潜力，导致私人信息泄露、规避安全措施和传播虚假信息。这一发现的含义超出了单个模型，对大量投资 LLM 技术的行业构成了重大挑战。

LLM 风险需要行业关注

在技术进步的蓬勃发展中，跨越不同行业的 businesses 准备将数十亿美元的大量资金投入到开发专为各种应用量身定制的语言模型（LLM）的复杂领域中。在此背景下，由备受尊敬的 Mindgard 和兰卡斯特大学进行的启发性研究作为一个响亮的警钟——如果可以的话，是一声号角——出现了。

虽然像 ChatGPT 和 Bard 这样的 LLM 名人持有 ushering 在变革性能力中的诱人承诺，但研究人员揭示的神秘漏洞响亮地强调并突出了对采用 LLM 时固有交织的网络风险的深刻和整体理解的迫切必要性。

这些启示不仅仅充当智力练习，而是假设企业和科学社区都必须进行细致审查的紧急需求。这种辨别力不仅对于形式上的认可至关重要，而且作为战略上的当务之急。它强调了采取主动措施——一种先见之明——的深远意义，并倡导这些利益相关者在巧妙地导航人工智能技术的迷宫般且不断发展的格局时，进行适度而明智的深思熟虑。

AI 研究人员阐明 LLM 开发

Mindgard 和兰卡斯特大学揭示的领先大型语言模型（LLMs）中的脆弱性，标志着人工智能与网络安全交汇处的一个关键时刻。随着各行业急于投资开发自己的 LLM，这项研究作为一个至关重要的提醒，即伴随着变革性技术的承诺，也存在固有的风险。“模型吸血”概念暴露了即使是最先进的 AI 系统的脆弱性，敦促企业和科学家在采用和部署 LLM 时以警惕的眼光关注网络安全。现在，行业有责任加强这些技术奇迹，以防止潜在的漏洞，确保在追求进步的过程中负责任且安全地利用人工智能的力量。

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