В последние годы наблюдается стремительное развитие технологий искусственного интеллекта и, в частности, языковых моделей больших объемов (LLM). Такие модели, способные генерировать текст, отвечать на вопросы и выполнять сложные задачи, открывают широкие возможности для автоматизации и улучшения пользовательских сервисов. Однако с ростом популярности и доступности открытых языковых моделей с открытыми весами (open-weight LLMs) становится очевидным ряд серьезных проблем и уязвимостей, которые могут поставить под угрозу безопасность и конфиденциальность данных. Термин «open-weight» относится к моделям, весовые коэффициенты которых доступны для свободного использования и модификации. Это позволяет стартапам и организациям адаптировать и дообучать модели под собственные нужды — например, для работы с узкоспециализированной тематикой или языком.
На первый взгляд, это выгодное решение: снижение зависимости от коммерческих провайдеров, возможность тонкой настройки и сокращение затрат. Однако за такой открытостью скрываются существенные риски, которые нельзя игнорировать. Одна из главных угроз заключается в том, что базовая модель содержит множество скрытых внутренних инструкций и системных подсказок, известных как системные промпты. Они задают логику поведения модели, включая правила безопасности, обработку чувствительной информации и прочие внутренние регламенты. При неправильном обращении или при уязвимости базовой модели эти системные промпты могут быть скомпрометированы и даже раскрыты конечным пользователям.
Примером такой проблемы являются недавние наблюдения специалистов, которые с помощью простых запросов смогли получить от некоторых «кастомизированных» LLM сервисов внутренние инструкции, связанные с процедурами реагирования на инциденты безопасности, сведениями о компенсациях и даже внутренними гайдами по защите данных. В одном из случаев модель, основанная на Qwen 2.5 и используемая сервисом SKT A.X 4.0, выдавала конфиденциальные рекомендации, связанные с недавним утечкой данных в компании SKT.
Подобные утечки демонстрируют, что недостаточно сосредотачиваться лишь на дообучении модели или на усилении системных промптов на уровне конечного сервиса, если базовая модель изначально уязвима. Это поднимает проблему комплексного подхода к безопасности LLM. Традиционно многие организации считают, что достаточно надежно настроить сервис поверх модели, контролируя системные промпты и ограничивая доступ пользователей к критичной информации. Но если базовая модель может «выдать» системные подсказки или внутренние данные по первому же некорректному запросу, вся архитектура безопасности рушится. Проблема особенно актуальна для стартапов и небольших компаний, которые стремятся сэкономить, используя открытые модели с открытыми весами вместо коммерческих LLM как GPT или Gemini.
Порой дообучение проводится без достаточного внимания к скрытым аспектам модели, что превращает такие решения в потенциальную «дырку» для утечки данных. Мнение экспертов в области безопасности однозначно: нельзя передавать в открытые модели конфиденциальную или чувствительную информацию, если вы не уверены в надежных механизмах защиты и изоляции данных. Более того, безопасность не сводится только к контролю доступа к данным — необходимо встраивать контрмеры на уровне самой модели и ее архитектуры. Открытые весовые модели требуют развития и внедрения новых оборонительных технологий. Важно совершенствовать методы защиты системных промптов, разрабатывать механизмы анонимизации и фильтрации конфиденциальных данных, а также внедрять системы мониторинга, способные своевременно обнаруживать аномальное поведение моделей и возможные попытки «добычи» скрытой информации.
Помимо этого, производители open-weight LLM должны инвестировать в обеспечение безопасности на «апстрим» уровне — еще до того, как модели становятся доступны пользователям и интегрируются в сервисы. Улучшение методик обучения, фильтрации тренировочных данных и контролируемая настройка системных промптов помогут снизить вероятность утечек. Однако решение проблемы не лежит только на производителях моделей. Пользователи, особенно компании, работающие с персональными и чувствительными данными, обязаны внедрять жесткие политики безопасности, тщательно оценивать риски и проводить аудит используемых языковых моделей и сервисов. Важным аспектом становится внутреннее обучение сотрудников о потенциальных угрозах при работе с AI и создание нормы обязательного тестирования на возможные утечки перед внедрением технологии.
Еще одна успешная практика — комбинирование open-weight моделей с коммерческими LLM, где открытые модели используются для выполнения задач с не чувствительными данными, а критичные процессы доверяются проверенным сервисам с гарантированной защитой информации. Такой гибридный подход позволяет минимизировать риски и сохранить преимущества обеих технологий. В целом, проблема «протечек» системных промптов и секретов через открытые весовые модели является серьезным вызовом для индустрии искусственного интеллекта. Она демонстрирует, что открытость и масштабируемость решений не всегда совместимы с безусловной безопасностью, а надежная защита — это многослойный процесс, включающий улучшение самих моделей, инфраструктуры и человеческого фактора. Будущее технологий больших языковых моделей требует партнерства между разработчиками, специалистами по безопасности и конечными пользователями для создания устойчивых и безопасных платформ ИИ.
Пока же тем, кто использует open-weight LLM, стоит задуматься о дополнительных мерах защиты, инвестировать в предварительные проверки и не распространять через такие сервисы критически важные данные. Таким образом, открытые модели с открытыми весами выступают мощным инструментом для инноваций, но несут и серьезные риски. Понимание их уязвимостей и активное применение проактивных мер безопасности помогут сделать работу с LLM технологией эффективной и безопасной.
