Haproxy спонсировал этот пост.
Больше организаций, чем когда-либо, развертывают модели искусственного интеллекта, будь то с помощью управляемых облачных сервисов или самостоятельных решений. Согласно отчету штата AI в Cloud 2025 от поставщика облачной безопасности Wiz, 85% организаций в настоящее время используют услуги искусственного интеллекта, по сравнению с 70% в 2024 году. С этим ростом появляется больше интеграций, инструментов и рисков безопасности.
Инженеры платформы находятся на переднем крае защиты этих систем ИИ, особенно в том, что крупные языковые модели (LLMS) входят в производство. В то время как облачные LLMS создают значительные проблемы безопасности, самостоятельные модели, такие как Llama Meta, вводят еще большую сложность. Самостояние обеспечивает больший контроль над безопасностью, настройкой и затратами, но также расширяет поверхность атаки.
Инженеры платформы должны понимать ключевые угрозы, которые представляют LLMS и применяют эффективные меры защиты для надежного развертывания ИИ. Шесть самых насущных рисков, которые мы исследуем:
Давайте разберем каждый из этих рисков и как их смягчить.
1. Остерегайтесь быстрого впрыска
Оперативная инъекция является эквивалентом инъекции SQL AERA. Злоумышленники создают вредоносные входы, чтобы манипулировать LLM, обходной гарантии или извлечения конфиденциальных данных. Эти атаки варьируются от простых подсказок джейлбрейка, которые переопределяют правила безопасности до более продвинутых эксплойтов, которые влияют на бэкэнд -системы.
Например, злоумышленник может внедрить SQL-подобный синтаксис в подсказки для манипулирования приложениями, подключенными к базе данных, или использовать уязвимости модели для выявления внутренних системных инструкций. Оставленные без контроля, эти риски могут выявить конфиденциальные процессы и компромисс, управляемые ИИ, рабочие процессы.
Чтобы снизить риск быстрого введения, реализуйте эту ключевую защиту:
- Входная проверка: Отфильтруйте и дезинфицируйте подсказки пользователей на шлюзе API.
- Фильтрация контекста: Используйте обнаружение на основе искусственного интеллекта для определения попыток манипуляции.
- Правила брандмауэра веб -приложения (WAF): Развернуть правила WAF для обнаружения и блокировки вредоносных операций.
- Ограничение скорости: Предотвратить повторные состязательные запросы, которые могут выявить уязвимости.
2. Защитите интеллект вашей модели
Атаки извлечения моделей позволяют противникам систематически запросить LLM для восстановления своей базы знаний или учебных данных, по существу, клонируя свои возможности. Эти атаки часто полагаются на автоматические сценарии, представляющие миллионы запросов, чтобы отобразить ответы модели.
Один общий метод, инверсия модели, включает в себя стратегически структурированные входы, которые извлекают чувствительную или собственную информацию, встроенную в модель. Злоумышленники также могут использовать повторные, инкрементные запросы с небольшими изменениями, чтобы накопить набор данных, который имитирует исходные данные обучения.
Чтобы предотвратить несанкционированную извлечение модели, реализуйте эти ключевые защиты:
- Усовершенствованное ограничение ставок: Управляйте использованием на каждого пользователя, IP и API -ключа, чтобы предотвратить автоматическое скрезование.
- Ограничение скорости на основе токенов: Ограничьте количество запросов на сеанс пользователя, чтобы обуздать чрезмерные запросы.
- Рандомизация ответа: Введите небольшие изменения в выходах, чтобы нарушить анализ шаблона.
- Поведенческая аналитика: Обнаружение и блокирование подозрительных шаблонов запросов, указывающих на попытки извлечения.
3. Сохраняйте частные данные частными
LLMs вводят значительные риски конфиденциальности и нормативных ресурсов как от пользовательского ввода, так и от вывода модели. Пользователи могут непреднамеренно отправлять конфиденциальные данные, в то время как модели могут генерировать ответы, которые подвергают конфиденциальные детали из учебных данных или прошлых взаимодействий.
С выходной стороны LLM может непреднамеренно раскрыть личную информацию, встроенную в его набор данных или ранее введенные пользовательские данные. Общий сценарий риска включает в себя пользователи неосознанно отправлять финансовые записи или пароли в чат-бот с AI, который затем может хранить, извлекать или разоблачить эти данные непредсказуемо. С облачными LLMS риск распространяется дальше. Данные из одной организации могут появиться в ответах другой.
Чтобы смягчить личные утечки данных, примените эти ключевые средства защиты:
- Личная идентифицируемая информация (PII) Обнаружение и редактирование: Автоматически сканировать и дезинфицировать входы и выходы для PII.
- Профилактика утечки данных (DLP): Мониторинг ответов на чувствительное воздействие контента и обеспечение соблюдения политики соответствия.
- Строгие элементы управления доступа: Ограничить, кто может взаимодействовать и получить ответы на модели.
- Управление истории разговоров: Предотвратить разоблачение данных многопользовательских средств для пользователей.
4. Управление ресурсами и контроль затрат
Запуск LLM стоит дорого. Облачный платеж на LLM может быстро обостриться, в то время как самостоятельное управление требует развертывания высокопроизводительных графических процессоров и значительных дополнительных инвестиций в инфраструктуру. Без надлежащего управления потребление ресурсов может снизить производительность платформы и повысить затраты.
Самостоятельные модели требуют строгого соблюдения пределов использования, чтобы предотвратить чрезмерное потребление токенов и замедление производительности. Между тем, организации, использующие облачные API, рискуют неожиданными перевальщиками, если пользователи отправляют длинные подсказки, которые вызывают высокие затраты на обработку токенов.
Чтобы оптимизировать использование ресурсов и контроль затрат, реализуйте эти ключевые стратегии:
- Мониторинг в реальном времени: Отслеживайте использование графических процессоров и потребление токенов.
- Запросить квоты: Установите пределы использования затрат на аренду, чтобы предотвратить чрезмерное использование ресурсов.
- Ограничение скорости на основе токенов: Ограничить чрезмерную обработку токенов для контроля расходов.
- Графический графический график планирование и баланс нагрузки: Эффективно распределить рабочие нагрузки на несколько экземпляров.
5. Защитите свою инфраструктуру и API
Неправильная инфраструктура является основным вектором атаки. Выставленные конечные точки отладки, слабая аутентификация и небезопасные API могут привести к несанкционированному доступу. Теневые API — незарегистрированные или забытые конечные точки, которые непреднамеренно разоблачают модельные возможности — являются особенно опасным риском.
Например, неправильный контроллер Kubernetes Ingress может непреднамеренно подвергать внутренний API для общественного трафика, позволяя несанкционированным запросам обход контроля безопасности.
Чтобы обеспечить инфраструктуру LLM и API, реализуйте эти ключевые средства защиты:
- Сильная аутентификация: Используйте токены OAuth2 или JWT, чтобы обеспечить соблюдение API -контроля.
- Взаимные TLS (MTLS): Зашифруйте связь с услугами к услугам для безопасного обмена данными.
- Сегментация сети: Изолировать конечные точки модели, чтобы минимизировать воздействие атак.
- Регулярные аудиты безопасности: Непрерывно сканировать неправильные конфигурации и несанкционированный доступ.
6. Оптимизировать производительность и масштаб эффективно
LLMS требует значительных ресурсов, а узкие места производительности становятся неизбежными по мере роста использования. Задержка холода является серьезной проблемой; Модельные экземпляры могут занять слишком много времени, чтобы инициализация во время пиков трафика. Неэффективное использование графических процессоров еще больше снижает производительность, особенно в самостоятельных развертываниях с ограниченными ресурсами, и добавляет ненужные затраты. Кроме того, очень параллельные запросы могут перегружать систему, вызывая задержки и снижая пропускную способность.
Чтобы оптимизировать производительность в любом масштабе, реализуйте эти ключевые стратегии:
- Autoscaling GPU-AWAR: Используйте такие инструменты, как KEDA для динамического масштабирования ресурсов.
- Стратегии кэширования: Уменьшите избыточные вызовы по выводу для улучшения времени отклика.
- Оптимизация модели: Развернуть несколько моделей для различных рабочих нагрузок и соответственно маршруйте пользователей.
Будущее безопасности LLM
Защита систем ИИ — это продолжающаяся битва. По мере появления новых угроз, оставаться вперед требует постоянного мониторинга, регулярного аудита безопасности и принятия последних стратегий обороны. Задача состоит в том, чтобы найти правильный баланс — слишком большая безопасность может замедлить производительность и повысить затраты, в то время как слишком мало подвергает риску чувствительные данные.
Принимая упреждающий стратегический подход, инженеры платформы могут поддерживать безопасные, эффективные, эффективные и ценные, без ненужных компромиссов.
Haproxy Technologies является компанией Haproxy One, самой быстрой в мире платформы доставки и безопасности приложений и Haproxy, наиболее широко используемой балансировщиком программного обеспечения. Узнайте больше на HAPROXY.com Узнайте больше последних из Haproxy Trending Stories YouTube.com/thenewstack Tech Moving быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Рон Норткойт является директором по техническому маркетингу в Haproxy Technologies, где он фокусируется на показателях эффективности, содержании разработчика и глубоких отраслевых знаниях для стимулирования технических инноваций и вовлечения. С более чем 25 -летним опытом работы в экосистеме с открытым исходным кодом, … Подробнее от Ron Northcutt
