São Paulo — InkDesign News — Apesar do investimento em treinamentos de alinhamento, barreiras e filtros, os modelos de linguagem de grande escala continuam a revelar segredos, fazer declarações sem filtro e fornecer informações potencialmente perigosas.
Vetor de ataque
Os vetores de ataque associados a modelos de linguagem incluem a exploração de falhas de segurança conhecidas, como técnicas de injeção de prompt que podem ser utilizadas para induzir os sistemas a saírem de seus comportamentos normais e a fornecer dados sensíveis. A ameaça está intrinsicamente ligada à manipulação dos dados de treinamento, que pode resultar em respostas impróprias e comprometedores.
Impacto e resposta
As implicações para a segurança cibernética são profundas. A exposição de informações confidenciais pode pegar desprevenidas organizações e indivíduos, prejudicando a confiança nos sistemas baseados em inteligência artificial. Em um estudo recente, um especialista destacou que “os sistemas não estão adequadamente preparados para evitar que informações sensíveis sejam divulgadas pelo modelo”
(“the systems are not adequately prepared to prevent sensitive information from being disclosed by the model”) — John Doe, Especialista em Segurança, CyberSec Group.
Análise e recomendações
É vital que as empresas adotem estratégias de mitigação, como a implementação de camadas adicionais de segurança e a análise regular das interações com modelos de linguagem. Utilizar abordagens de aprendizado de máquina que integram auditoria e monitoramento contínuo pode limitar a exposição a ataques baseados em modelos. Os pesquisadores sugerem que melhorias na filtragem de conteúdos e em técnicas de alinhamento são necessárias para garantir um comportamento mais seguro e controlado das máquinas.
Esperamos que as atualizações na infraestrutura de segurança das organizações acompanhadas por novas diretrizes sobre uso seguro de IA ajudem a minimizar os riscos associados a esses sistemas.
Fonte: (Dark Reading – Segurança Cibernética)
