10 Estratégias Avançadas para Defender Modelos de Linguagem de Ataques e Manipulações
Nos últimos anos, os modelos de linguagem (LLMs) têm desempenhado um papel cada vez mais crítico em várias indústrias, desde atendimento ao cliente até a automação de tarefas complexas. No entanto, à medida que esses modelos evoluem, também crescem as tentativas de atacá-los e manipulá-los, colocando em risco a integridade e a segurança de sistemas baseados em IA. Para mitigar esses riscos, é essencial adotar medidas de proteção avançadas.
Neste artigo, exploramos 10 estratégias robustas para defender LLMs contra ataques e manipulações, garantindo a resiliência e a confiabilidade desses modelos no ambiente digital moderno.
10 Estratégias Avançadas para Defender Modelos de Linguagem de Ataques e Manipulações
- LLM Firewalls – Semelhante aos firewalls para aplicativos web, protegem modelos de linguagem (LLMs) contra ataques como injeções de prompts. São uma camada de proteção essencial para sistemas baseados em IA.
- Prompt Scanning – Ferramenta ou prática que escaneia as entradas do usuário (prompts) para detectar e bloquear tentativas de ataques de injeção ou manipulação maliciosa em sistemas LLM.
- Rate Limiting – Limitar a quantidade de requisições feitas a um sistema para evitar sobrecarga e prevenir ataques de negação de serviço (DoS). Uma prática comum para proteger APIs e sistemas de IA.
- Egress Firewalls – Ferramentas que monitoram e inspecionam as saídas de dados de sistemas LLM, prevenindo vazamentos de informações sensíveis ou outputs não intencionais.
- Data Poisoning Mitigations – Práticas para proteger a integridade dos dados de treinamento de LLMs, garantindo que dados maliciosos não comprometam o desempenho ou a segurança do modelo.
- Model Auditing – Auditorias frequentes dos modelos de LLM para garantir a integridade e segurança dos dados usados, identificando manipulações ou inconsistências que possam afetar o sistema.
- API Filtering – Técnica usada para prevenir spoofing e garantir que somente requisições autorizadas alcancem as APIs expostas, protegendo as comunicações entre sistemas e LLMs.
- Permissions Management for Plugins – Gestão de permissões para plugins que interagem com LLMs, limitando suas funções e prevenindo elevações não autorizadas de privilégios, garantindo segurança nos sistemas conectados.
- Orchestration Tools (LangChain, Llama Index) – Ferramentas de orquestração para estruturar e gerenciar fluxos de dados em LLMs, permitindo que as interações com o modelo ocorram de maneira segura e eficiente.
- Supply Chain Verification – Verificação da cadeia de fornecimento de dados e modelos utilizados nos LLMs, assegurando que os dados de treinamento e os componentes do modelo sejam confiáveis e livres de vulnerabilidades.
Confira também: 10 Estratégias Fundamentais de IA para Melhorar a Eficiência e Segurança do seu SOC
Gostou do conteúdo? Se você deseja aprofundar mais seu conhecimento sobre proteção de sistemas de IA, confira o Curso Fundamentos de Inteligência Artificial para Cibersegurança na Prática da IBSEC.
