Связаться с LLMArena
Red-Teaming для LLM
Выявим уязвимости модели раньше, чем они повлияют на ваш бизнес
Модели могут быть уязвимы к обходу ограничений, утечкам данных и jailbreak-атакам. Мы тестируем модели и LLM-приложения так, как это сделали бы реальные атакующие — но безопасно для вашего бизнеса.
Запускаете LLM-приложение, но уверены ли вы в его безопасности?
Без специализированного тестирования модель остается уязвимой к атакам и обходу ограничений. Основные риски:
Бенчмарки не подходят для оценки безопасности –
метрики оценивают производительность, но не выявляют критические уязвимости
Стандартные тесты не выявляют сложные атаки –
реальная эксплуатация уязвимостей остается вне зоны контроля
Риски утечки данных при интеграциях –
без грамотной защиты модель может случайно передавать конфиденциальную информацию
Рост требований к безопасности –
регуляторы ужесточают стандарты, но у бизнеса нет инструментов для доказательной оценки
LLMARENA.TEAM протестирует вашу модель на устойчивость к реальным атакам
Мы моделируем угрозы, создаем кастомные сценарии атак и выявляем уязвимости, чтобы ваш AI-продукт был готов к реальным вызовам:
01.
Определяем потенциальные угрозы – анализируем модель и выявляем возможные сценарии атак
02.
Разрабатываем кастомные атаки – jailbreak-тестирование, обход фильтров, моделирование утечек данных
03.
Оцениваем последствия атак – выявляем критические уязвимости и оцениваем эффективность защиты
04.
Предоставляем рекомендации и отчеты – помогаем устранить риски и соответствовать регуляторным требованиям
Как мы тестируем безопасность моделей и LLM-приложений?
01
/03
Вклад LLMARENA.TEAM:
- Анализ рисков и определение целей: Мы провели анализ потенциальных векторов атак, с помощью которых злоумышленники могли бы обойти фильтры токсичности. Определили типы нежелательного контента (ненавистнические высказывания, оскорбления, etc.) и сформулировали цели red-teaming: выявить слабые места фильтров и разработать стратегии для их усиления.
- Разработка и применение adversarial prompts: Разработали набор adversarial prompts, направленных на обход фильтров токсичности. Использовались различные техники: намеренные опечатки, замена символов, использование эвфемизмов, контекстуальное манипулирование, а также комбинации этих методов. Эти подсказки были направлены на выявление границ чувствительности модели и ее способность распознавать токсичный контент, несмотря на попытки его скрыть.
- Оценка и рекомендации: Проанализировали ответы чат-бота на adversarial prompts. Определили типы атак, которые успешно обходили фильтры, и предоставили команде разработчиков подробные рекомендации по усилению фильтров и повышению устойчивости системы к подобным атакам. Рекомендации включали дообучение модели на новых данных, улучшение логики фильтрации и внедрение дополнительных уровней защиты.
Домен:
Клиентская поддержка, NLP, Безопасность LLM.
Кейс:
Компания разработала чат-бот на базе LLM для автоматизации клиентской поддержки. Необходимо было убедиться в устойчивости системы к попыткам злоумышленников обойти фильтры токсичности и заставить чат-бот генерировать нежелательный контент.
Обход фильтров токсичности в чат-боте клиентской поддержки
Результат: Банк смог повысить точность моделей антифрода на 23%, снизить количество ложноположительных срабатываний на 17,5% и предотвратить значительные финансовые потери, связанные с мошенническими транзакциями.
02
/03
Вклад LLMARENA.TEAM:
- Анализ архитектуры и определение целей: Мы изучили архитектуру приложения, процессы обработки данных и механизмы защиты приватности. Сформулировали цели red-teaming: выявить способы, которыми злоумышленник может извлечь приватную информацию через RAG-систему.
- Разработка и применение adversarial prompts: Разработали набор adversarial prompts, направленных на извлечение приватной информации. Использовались различные техники: запросы, имитирующие вопросы от имени клиентов, запросы на воспроизведение примеров из обучающих данных, запросы на генерацию контента, основанного на приватной информации. Также использовались техники prompt injection, чтобы переопределить инструкции RAG-системы и заставить её раскрыть информацию.
- Оценка и рекомендации: Проанализировали ответы на adversarial prompts. Определили типы запросов, которые позволяют извлечь приватную информацию, и предоставили команде разработчиков подробные рекомендации по усилению защиты приватности. Рекомендации включали использование техник дифференциальной приватности, фильтрацию входных и выходных данных, мониторинг и аудит запросов, а также ограничение доступа к обучающим данным.
Домен:
Конфиденциальность данных, NLP, Безопасность LLM.
Кейс:
Юридическая компания разрабатывала LLM-приложение с использованием RAG. Необходимо было проверить, может ли злоумышленник вынудить LLM раскрыть приватную информацию, содержащуюся в подключенной базе знаний.
Red-teaming LLM для выявления возможности раскрытия приватной информации
Результат: Были выявлены уязвимости, позволяющие раскрывать часть приватной информации, содержащейся в базе знаний. После внедрения рекомендованных мер защиты приватности, риск раскрытия информации был снижен до 0,05%.
03
/03
Вклад LLMARENA.TEAM:
- Анализ архитектуры и определение целей jailbreak-тестирования: Мы изучили архитектуру AI-ассистента и механизмы защиты от нежелательного контента. Определили типы запрещенного контента, которые необходимо было предотвратить. Сформулировали цели jailbreak-тестирования: выявить уязвимости, позволяющие обойти ограничения ассистента и заставить его генерировать запрещённый контент.
- Разработка и применение jailbreak-атак: Разработали и применили набор jailbreak-атак, направленных на обход ограничений AI-ассистента. Использовались различные техники prompt injection: переопределение системных инструкций, использование альтернативных языков и кодировок, манипулирование контекстом, а также комбинирование этих методов. Атаки были направлены на получение ответов, содержащих финансовые советы, нарушающие законодательство, раскрывающих конфиденциальную информацию и генерирующих ложную информацию.
- Оценка результатов, рекомендации и отчёт об уязвимостях: Проанализировав ответы AI-ассистента, определили типы атак, которые успешно обходили ограничения, и выявили уязвимости в механизмах защиты. Предоставили подробные рекомендации по усилению защиты ассистент, включая дообучение модели на adversarial examples, улучшение фильтрации входных и выходных данных, а также внедрение дополнительных уровней защиты на основе машинного обучения.
Домен:
NLP, Безопасность LLM, jailbreak.
Кейс:
Финансовая компания разработала AI-ассистента на базе LLM для предоставления консультаций и автоматизации финансовых операций. Необходимо было проверить устойчивость ассистента к jailbreak-атакам, которые могли позволить обойти ограничения и заставить его выдавать запрещённый контент (финансовые советы, нарушающие законодательство, раскрытие конфиденциальной информации, генерация ложной информации о рынках).
Jailbreak-тестирование финансового AI-ассистента
Результат: Изначально AI-ассистент был уязвим к различным jailbreak-атакам, позволявшим обходить ограничения и генерировать запрещённый контент. После внедрения рекомендованных мер защиты, успешность jailbreak-атак снизилась до 1,6%. Компания смогла значительно повысить безопасность и надёжность AI-ассистента, снизив риск выдачи запрещенного контента и потенциальных юридических проблем.
Почему LLMARENA.TEAM?
Наша экспертиза — это:
Мы — LLMARENA.TEAM, команда создателей бенчмарка LLM Arena. В 2024 году мы запустили открытый и независимый бенчмарк, основанный на краудсорсинге и пользовательской обратной связи о качестве ответов моделей, и уже достигли значительных результатов в понимании ландшафта российских больших языковых моделей.
лет в сборе
и разметке данных
10+
AI-тренеров
50
Создание лучших открытых бенчмарков в России
Узнайте, как LLMARENA.TEAM помогает преодолеть нехватку данных, в том числе специфичных — свяжитесь с нами для более детальной консультации
Следить за LLM Arena:
Наши технологические партнёры
Материалы по теме