10 Ataques Que Comprometem Modelos de IA e Como se Defender
A crescente adoção de modelos de inteligência artificial (IA), especialmente de modelos de linguagem grandes (LLMs) como GPT-4 e Claude, traz avanços impressionantes, mas também expõe novas e sofisticadas ameaças. Com a evolução desses sistemas, surgem técnicas de ataque cada vez mais complexas, que exploram as vulnerabilidades inerentes aos LLMs para causar resultados inesperados, comprometer a integridade das respostas e até mesmo manipular saídas de maneira prejudicial.
Este artigo explora os 10 principais ataques que afetam modelos de IA, analisando como essas técnicas podem minar a segurança e confiabilidade das implementações atuais, além de destacar práticas de defesa essenciais para mitigar esses riscos.
10 Ataques Que Comprometem Modelos de IA e Como se Defender
- Ataques Adversariais a Modelos de IA: Técnicas que exploram vulnerabilidades em modelos de linguagem grandes (LLMs) como GPT-3.5, GPT-4, e Claude. Ataques adversariais, como prompts manipulados, podem desviar os modelos de respostas esperadas, expondo riscos de segurança e alinhamento.
- Ataques Universais e Transferíveis: Implementação de ataques universais que funcionam em múltiplos modelos ao mesmo tempo. Estes ataques utilizam prompts variados e repetitivos que se aplicam a modelos diferentes (white-box e black-box), tornando os ataques amplamente aplicáveis e difíceis de mitigar.
- Perturbações Imperceptíveis em Inputs: Uso de pequenas alterações em inputs de texto, praticamente invisíveis para o usuário, mas que causam respostas incorretas ou desajustadas no modelo. Esta técnica é baseada no conceito de perturbações adversariais usado em ataques visuais.
- Monitoramento Contínuo de Robustez: Prática essencial de realizar avaliações periódicas para medir a robustez e segurança dos modelos contra ataques adversariais. Isso permite adaptação contínua dos modelos em resposta a novas técnicas de ataque.
- Testes de Alinhamento e Controle de Políticas de Conteúdo: Aplicar testes rigorosos de alinhamento durante o treinamento dos LLMs, garantindo que o modelo adere a políticas de conteúdo e evita saídas inapropriadas ou prejudiciais em ambientes adversos.
- Exploração de “Confused Deputies”: Identificação e prevenção de ataques onde o modelo não diferencia entre instruções legítimas e maliciosas. Esse tipo de ataque visa confundir o modelo a executar comandos adicionais ou expor dados sensíveis.
- Modelos de Linguagem Robustos: Implementação de técnicas de robustez para resistir a ataques adversariais emergentes, baseando-se nas práticas mais recentes do estado da arte (SotA) em segurança de IA.
- Incorporação de Resultados Negativos no Treinamento: Incorporar falhas e vulnerabilidades detectadas em avaliações adversariais no ciclo de desenvolvimento do modelo, permitindo a adaptação de segurança ao longo do tempo.
- Uso de Ferramentas de Código Aberto para Teste Adversarial (ex.: LLM-attacks.org): Plataformas que permitem testar ataques adversariais em LLMs, proporcionando insights sobre pontos fracos e permitindo ajustes antes da aplicação em produção.
- Treinamento com Multi-Prompts para Testes: Utilização de múltiplos prompts em testes adversariais, garantindo que o modelo é testado contra uma ampla gama de inputs e cenários, identificando respostas inconsistentes ou vulneráveis.
Confira também: 6 Estratégias Avançadas para Defender Modelos de Linguagem de Ataques e Manipulações
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