Внедрение больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT и их аналоги, открывает новые возможности для компаний по всему миру. От усовершенствования клиентской поддержки до оптимизации внутренних процессов, LLM становятся неотъемлемой частью современного цифрового бизнеса. Однако наряду с быстрым ростом использования таких моделей возникает и целый спектр новых угроз, связанных с безопасностью данных и устойчивостью систем. Эти риски требуют переосмысления традиционных методов защиты и готовности к новым вызовам. Большие языковые модели обладают уникальной способностью понимания и генерации текста на естественном языке, что делает взаимодействие с пользователями более человечным и эффективным.
Многие компании уже интегрируют LLM в рабочие процессы, используя их для составления документов, автоматизации общения с клиентами, технической поддержки и даже для выполнения сложных аналитических задач. Тем не менее, с ростом их популярности и внедрения возникает проблема уязвимостей, связанных с особенностями их функционирования. Одной из ключевых сложностей является то, что, в отличие от традиционного программного обеспечения, поведение LLM не является детерминированным. Они принимают решения на основе вероятностных моделей, обученных на обширных наборах данных, что делает их реакции менее предсказуемыми и, следовательно, трудными для аудита и контроля. Такое поведение создает новые виды уязвимостей, включая инъекции запросов (prompt injection), которые позволяют злоумышленникам обходить встроенные ограничения и вызывать нежелательные действия модели.
Проблема инъекций запросов является одной из самых опасных для компаний. В этом случае злонамеренные пользователи создают специально сформулированные подсказки, которые могут заставить модель разглашать конфиденциальную информацию или выполнять команды, нарушающие правила безопасности. Примеры такого рода атак в реальных условиях уже фиксированы, что демонстрирует необходимость системного тестирования и улучшения защитных механизмов. Помимо инъекций, существует риск утечки данных, особенно когда модели подключены к внутренним базам знаний или критическим информационным системам через так называемые Retrieval-Augmented Generation (RAG) архитектуры. Такие связи повышают ценность модели для бизнеса, но одновременно увеличивают поверхность атаки, поскольку некорректно настроенные фильтры или слишком широкий доступ плагинов и API могут привести к раскрытию конфиденциальной информации.
При проведении комплексной оценки безопасности LLM важно понимать, что часто в компаниях нет выделенной среды для тестирования подобных решений. Это вынуждает специалистов работать с продуктивными системами, что накладывает ограничения на использование автоматизированных инструментов и требует особой осторожности. Тем не менее, именно такой подход позволяет выявить реальные уязвимости в условиях, максимально близких к эксплуатации. Для оценки LLM-систем применяются методы, взращенные из опыта этичного взлома и пентестинга традиционного ПО, однако их адаптация к языковым моделям требует новых тактик. Среди них — специальная техника обхода защит с помощью многоступенчатых цепочек подсказок, изменение контекста диалога и применение сценариев ролевых игр, которые помогают обмануть или запутать модель и получить доступ к внутренним настройкам или ограниченным функциям.
Применение готовых шаблонов атак из открытых источников, а также изучение сообществ в интернете, например, специализированных форумов и групп, позволяют найти эффективные методы для проверки стойкости LLM-систем. Наработки и результаты таких тестов систематизируются, что создает возможность для формирования стандартизированных методологий пентестинга. К примеру, в рамках одного из первых практических тестирований LLM, выполненного компанией CLOUDYRION, была разработана новая структура документации и отчетности, учитывающая специфику моделей. Эта структура включает не только классификацию уязвимостей согласно OWASP Top 10 для LLM, но и дополнительные элементы, такие как цель атаки, уровень риска и подробная методика воспроизведения, что позволяет детально описывать проблемы и облегчает поиск решений. Уникальная особенность LLM — их непредсказуемость: одинаковые запросы могут вызывать разные ответы при повторных попытках.
Это налагает обязательство на пентестеров фиксировать и логировать все интеракции с моделью, включая успешные и неудачные попытки, чтобы обеспечить полноту анализа. Понимание и документирование вариаций ответов помогает выявить устойчивые уязвимости и оценить степень их реальности для бизнес-задач. Конфиденциальность данных и защита от утечек — один из главных приоритетов при внедрении LLM. Слабая изоляция модели или излишние права доступа могут поставить под угрозу важную информацию, что чревато серьезными последствиями для репутации и соблюдения нормативных требований. В этом контексте рекомендацией специалистов является принцип минимизации доступа, когда модели и связанные с ними компоненты получают только те права, которые необходимы для выполнения их функций.
Еще одной существенной сложностью становится языковой барьер. Если модель настроена работать только на определенном языке или с конкретным набором пользователей, тестирование и анализ уязвимостей требуют соответствующей экспертизы. Стратегии обхода ограничений включают в себя модификацию запроса, временное отключение языковых фильтров или привлечение переводчиков и носителей языка для точной оценки безопасности. В условиях постоянного развития технологий искусственного интеллекта компаниям важно не только реагировать на возникающие угрозы, но и формировать культуру безопасности, встроенную в каждый этап разработки и эксплуатации LLM. Без этого риски будут расти пропорционально степени внедрения моделей в критические бизнес-процессы.
Одним из ключевых инструментов обеспечения безопасности является принцип Secure by Design — проектирование систем с самого начала с учетом безопасности как фундаментального требования. Применение данного подхода к LLM подразумевает создание архитектуры, методов обучения, механизмов фильтрации и политики взаимодействия таким образом, чтобы минимизировать потенциальные уязвимости и обеспечить быстрый отклик на инциденты. Инвестиции в специализированные тестирования, организацию обучения сотрудников, а также поддержку интеграции с другими системами безопасности позволяют компаниям не только предотвратить атаки, но и укрепить доверие клиентов и партнеров. Переход на новый уровень защиты становится важнейшим условием успешного использования ИИ в реальном бизнесе. Компаниям также важно следить за нормативными изменениями и требованиями к защите данных, поскольку регуляторы все чаще обращают внимание именно на риски, связанные с ИИ и LLM.
