Безопасная разработка ИИ-систем на базе больших языковых моделей

Одним из направлений, посвященных защите подобных решений, является https://in4security.com/llmsecops. Подход LLM SecOps предполагает интеграцию процессов безопасности непосредственно в жизненный цикл разработки и эксплуатации систем на базе больших языковых моделей. Это позволяет учитывать специфические угрозы еще до запуска приложения в промышленную эксплуатацию.

Безопасность LLM-систем должна рассматриваться комплексно: от выбора модели и архитектуры до контроля пользовательских запросов, защиты конфиденциальных данных, мониторинга поведения системы и регулярного тестирования.

Почему безопасность LLM отличается от защиты обычных приложений

Классические приложения обычно работают по заранее определенной логике. Пользователь отправляет запрос, система обрабатывает его согласно программному коду и возвращает прогнозируемый результат.

Большие языковые модели функционируют иначе. Они генерируют ответы на основе контекста, обучающих данных, системных инструкций и пользовательского ввода. Такая архитектура создает новые категории рисков, которые невозможно полностью устранить стандартными средствами защиты веб-приложений.

Основными особенностями LLM-систем являются:

• вероятностный характер генерации ответов;
• зависимость результата от формулировки запроса;
• возможность обработки неструктурированных данных;
• использование внешних источников информации;
• интеграция модели с корпоративными системами;
• потенциальный доступ к инструментам и API;
• сложность полного прогнозирования поведения модели.

Основные угрозы для систем на базе больших языковых моделей

Prompt Injection

Одной из наиболее известных угроз является prompt injection. Злоумышленник может сформировать запрос таким образом, чтобы модель попыталась игнорировать системные инструкции или изменить предусмотренную разработчиками логику поведения.

Проблема становится особенно серьезной, если LLM имеет доступ к корпоративным базам данных, файловым хранилищам, электронной почте, CRM, API или другим внутренним сервисам.

Поэтому пользовательский ввод не должен автоматически рассматриваться как доверенная инструкция.

Косвенные атаки через внешние данные

Опасные инструкции могут поступать не только непосредственно от пользователя. LLM-система может считывать информацию с веб-страниц, документов, электронных писем или баз знаний.

Если в таком источнике присутствует специально подготовленный текст, модель может интерпретировать его как инструкцию. Подобные атаки называют косвенными prompt injection.

Особое внимание требуется системам, которые используют:

• поиск в интернете;
• корпоративные базы знаний;
• RAG-архитектуру;
• автоматическую обработку документов;
• электронную почту;
• сторонние API и плагины.

Утечка конфиденциальной информации

LLM может обрабатывать коммерческие документы, персональные данные, внутреннюю переписку, исходный код и другую конфиденциальную информацию. Поэтому разработчикам необходимо контролировать, какие данные передаются модели и каким образом они могут использоваться.

При проектировании корпоративной системы важно заранее определить категории информации, которые разрешено передавать в модель.

Небезопасная генерация контента

Модель может сформировать некорректную или потенциально опасную информацию. В корпоративной среде это особенно критично, если результат генерации автоматически используется другими системами.

Например, ответ LLM может передаваться в:

• систему управления инфраструктурой;
• SQL-интерфейс;
• внутренний API;
• средства автоматизации;
• систему выполнения программного кода.

В таких случаях любой вывод модели необходимо рассматривать как недоверенные данные.

Безопасная архитектура LLM-системы

Безопасность должна закладываться еще на этапе проектирования архитектуры. Добавление защитных механизмов после завершения разработки обычно требует больше ресурсов и не всегда позволяет устранить фундаментальные проблемы системы.

Архитектура безопасного LLM-приложения может включать несколько уровней:

1. контроль пользовательского ввода;
2. системные инструкции и ограничения модели;
3. уровень проверки разрешений;
4. контролируемый доступ к внешним инструментам;
5. валидацию результата;
6. журналирование действий;
7. мониторинг аномального поведения.

Принцип минимальных привилегий

LLM не должна получать больше прав, чем необходимо для выполнения конкретной задачи. Этот принцип особенно важен для агентных систем, где модель способна самостоятельно вызывать внешние инструменты.

Если приложение предназначено только для чтения информации из базы знаний, ему не требуется возможность изменять или удалять данные.

Аналогично, если система создает черновики документов, модель не должна автоматически отправлять их внешним получателям без дополнительной проверки.

Разделение полномочий

Для разных операций желательно использовать отдельные уровни доступа. Например, чтение информации, изменение данных и выполнение административных действий должны иметь различные механизмы авторизации.

Это ограничивает последствия возможной атаки даже в том случае, если злоумышленнику удается повлиять на поведение модели.

Защита данных при работе с LLM

Корпоративные системы часто используют большие объемы внутренней информации. Поэтому защита данных является одной из центральных задач при создании решений на основе генеративного ИИ.

Организациям рекомендуется разделять данные по уровню чувствительности:

• публичная информация;
• внутренние корпоративные данные;
• конфиденциальная информация;
• персональные данные;
• коммерческая тайна;
• учетные данные и секреты.

Пароли, API-ключи, токены доступа и другие секреты не должны передаваться модели без необходимости.

Минимизация передаваемых данных

LLM должна получать только тот объем информации, который необходим для выполнения конкретной операции. Если для подготовки ответа требуется несколько строк документа, передача модели всей внутренней базы может быть неоправданной.

Подобный подход одновременно снижает риски утечки информации и уменьшает объем обрабатываемого контекста.

Безопасность RAG-систем

Retrieval-Augmented Generation позволяет подключать языковую модель к внешней базе знаний. Перед формированием ответа система находит подходящие документы и добавляет их в контекст модели.

Несмотря на удобство такого подхода, RAG создает дополнительные риски.

Разработчикам необходимо контролировать:

• источник документов;
• права доступа пользователя;
• актуальность информации;
• целостность документов;
• наличие потенциально вредоносных инструкций;
• разделение данных разных подразделений или клиентов.

Поиск по базе знаний не должен позволять пользователю получить документы, к которым у него отсутствуют права доступа.

Контроль инструментов и функций

Современные LLM могут работать не только с текстом. Модели подключаются к внешним инструментам, вызывают функции, выполняют поиск, создают документы и инициируют различные бизнес-процессы.

Каждый такой инструмент расширяет потенциальную поверхность атаки.

Для безопасной интеграции необходимо:

1. создать список разрешенных функций;
2. проверять параметры каждого вызова;
3. контролировать права пользователя;
4. ограничивать критические действия;
5. записывать операции в журнал;
6. запрашивать подтверждение для чувствительных действий.

Human-in-the-loop

Для критически важных операций применяется принцип human-in-the-loop. Это означает, что окончательное действие выполняется только после подтверждения человеком.

Такой механизм может использоваться перед:

• переводом денежных средств;
• удалением информации;
• изменением прав доступа;
• отправкой внешних сообщений;
• выполнением административных команд;
• изменением производственных систем.

Валидация результатов работы модели

Ответ LLM нельзя автоматически считать корректным или безопасным. Модель может ошибаться, неверно интерпретировать контекст или генерировать данные, которые не соответствуют требованиям системы.

Поэтому результат желательно проверять на уровне приложения.

В зависимости от сценария может применяться:

• проверка формата ответа;
• валидация JSON или XML;
• контроль допустимых значений;
• фильтрация потенциально опасных команд;
• повторная проверка данных по надежному источнику;
• ограничение типов доступных действий.

Тестирование безопасности LLM

Тестирование должно проводиться не только перед запуском продукта. Поведение моделей, набор подключенных инструментов и используемые данные могут изменяться в процессе эксплуатации.

Программа тестирования может включать:

1. проверку устойчивости к prompt injection;
2. тестирование обхода системных ограничений;
3. проверку разграничения доступа;
4. анализ возможных утечек данных;
5. тестирование RAG-компонентов;
6. проверку вызовов внешних инструментов;
7. моделирование действий злоумышленника;
8. анализ нестандартных и пограничных сценариев.

Red Teaming

Для сложных систем применяется red teaming — контролируемое моделирование атак. Специалисты пытаются найти способы заставить систему выполнить действия, которые разработчики не предусмотрели.

Такое тестирование помогает обнаружить не только технические уязвимости, но и ошибки бизнес-логики.

Мониторинг LLM после запуска

Безопасность не заканчивается после публикации приложения. Необходимо постоянно анализировать взаимодействие пользователей с системой.

Система мониторинга может отслеживать:

• аномально длинные запросы;
• повторяющиеся попытки обхода ограничений;
• необычные обращения к инструментам;
• частоту отказов защитных механизмов;
• объемы передаваемых данных;
• нестандартные последовательности действий.

При этом журналирование должно быть организовано таким образом, чтобы само хранение логов не создавало дополнительный риск утечки чувствительной информации.

LLM SecOps как часть жизненного цикла разработки

Подход LLM SecOps предполагает, что вопросы защиты рассматриваются на каждом этапе создания и эксплуатации ИИ-системы.

Типичный процесс может включать:

1. анализ угроз на этапе проектирования;
2. безопасную разработку архитектуры;
3. автоматизированное тестирование;
4. проверку системных промптов;
5. контроль подключаемых инструментов;
6. тестирование перед релизом;
7. мониторинг промышленной среды;
8. регулярный пересмотр модели угроз.

Подобный подход позволяет перенести защиту LLM из категории разовых проверок в постоянный инженерный процесс.

Роль модели угроз

Перед разработкой системы организация должна понимать, от каких именно сценариев она пытается защититься. Универсального набора защитных мер для всех LLM-приложений не существует.

Например, риски внутреннего корпоративного чат-бота отличаются от рисков автономного агента, который может работать с финансовыми системами или изменять данные через API.

Модель угроз должна учитывать:

• тип пользователей;
• ценность обрабатываемой информации;
• доступные модели инструменты;
• внешние источники данных;
• уровень автономности системы;
• возможные последствия ошибки или компрометации.

Практические принципы безопасной разработки

При создании корпоративных систем на базе LLM организациям целесообразно придерживаться нескольких фундаментальных принципов.

1. Не доверять пользовательскому вводу. Любой запрос должен рассматриваться как потенциально недоверенный.
2. Не доверять выводу модели. Генерируемая информация должна проходить проверку перед дальнейшим использованием.
3. Минимизировать полномочия. Модель должна иметь доступ только к необходимым инструментам и данным.
4. Разделять данные и инструкции. Информация из документов не должна автоматически восприниматься как команда.
5. Контролировать критические операции. Чувствительные действия должны требовать дополнительных проверок.
6. Проводить регулярное тестирование. Новые сценарии атак появляются вместе с развитием LLM-технологий.
7. Вести мониторинг. Аномальное поведение необходимо обнаруживать уже в процессе эксплуатации.

Безопасность как часть архитектуры ИИ-системы

Использование больших языковых моделей открывает перед компаниями новые возможности автоматизации, однако одновременно создает новые классы угроз. При разработке LLM-приложений недостаточно ограничиться защитой сетевого периметра или стандартным аудитом веб-интерфейса.

Безопасная система должна сочетать контроль доступа, фильтрацию пользовательского ввода, защиту данных, ограничения для инструментов, валидацию результатов, мониторинг и регулярное тестирование.

Чем больше автономности получает языковая модель и чем более чувствительными ресурсами она может управлять, тем важнее становится принцип многоуровневой защиты. В этом случае даже успешная попытка повлиять на отдельный компонент не должна автоматически приводить к компрометации всей корпоративной инфраструктуры.