Необходимость безопасности в агентных ИИ
С развитием агентных больших языковых моделей (LLMs) их способность к автономному планированию и действию возрастает. Это открывает новые горизонты, но и приносит с собой риски. Например, неудачи в модерации контента могут привести к созданию вредоносных или предвзятых выводов. Уязвимости в безопасности, такие как инъекции команд и попытки взлома, становятся все более распространенными. Кроме того, несоответствие корпоративным политикам или регуляторным стандартам может подорвать доверие к ИИ-системам. Поэтому традиционные меры безопасности уже не справляются с вызовами, которые ставят перед нами современные технологии.
Обзор и архитектура рецепта безопасности NVIDIA
Рецепт безопасности от NVIDIA предлагает целостный подход к оценке, выравниванию и защите LLM на всех этапах — до, во время и после развертывания. Это позволяет не только тестировать модели на соответствие корпоративным требованиям и стандартам безопасности, но и обеспечивать их защиту в реальном времени.
Этапы рецепта безопасности
- Оценка перед развертыванием: Использование открытых наборов данных и бенчмарков для тестирования моделей на безопасность и соответствие.
- Выравнивание после обучения: Применение методов обучения с подкреплением и контролируемой дообучения для достижения стандартов безопасности.
- Непрерывная защита: Использование микросервисов мониторинга и NeMo Guardrails для защиты от небезопасных выводов.
Ключевые компоненты
Каждый этап рецепта безопасности включает в себя определенные технологии и инструменты, которые помогают в достижении поставленных целей:
- Предварительная оценка: Наборы данных Nemotron Content Safety и WildGuardMix для тестирования безопасности.
- Выравнивание после обучения: Методы RL и SFT для дообучения и выравнивания моделей.
- Развертывание и вывод: Микросервисы NIM для блокировки небезопасного поведения.
- Мониторинг и обратная связь: Реальная аналитика для обнаружения и противодействия новым атакам.
Применение открытых наборов данных и бенчмарков
Для оценки и улучшения безопасности LLM используются следующие наборы данных:
- Nemotron Content Safety Dataset: Скрининг на широкий спектр вредоносных поведений.
- WildGuardMix Dataset: Модерация контента в условиях неоднозначных и враждебных запросов.
- Aegis Content Safety Dataset: Более 35,000 аннотированных образцов для разработки фильтров и классификаторов.
Процесс после обучения
Рецепт безопасности NVIDIA доступен в виде открытого Jupyter-ноутбука или облачного модуля, что обеспечивает прозрачность и доступность. Основной рабочий процесс включает:
- Первоначальная оценка модели: базовое тестирование на безопасность с использованием открытых бенчмарков.
- Обучение на основе политики: генерация ответов с использованием дообученной модели.
- Повторная оценка: повторное тестирование безопасности после дообучения для подтверждения улучшений.
- Развертывание: доверенные модели с живым мониторингом.
Количественное воздействие
Применение рецепта безопасности NVIDIA после обучения привело к значительным улучшениям:
- Безопасность контента: Улучшение с 88% до 94%, прирост на 6% без потери точности.
- Безопасность продукта: Устойчивость к враждебным запросам увеличилась с 56% до 63%, прирост на 7%.
Сотрудничество и интеграция в экосистему
NVIDIA сотрудничает с ведущими поставщиками кибербезопасности, такими как Cisco AI Defense, CrowdStrike и Trend Micro, чтобы интегрировать непрерывные сигналы безопасности и улучшить управление жизненным циклом ИИ.
Как начать
Полный рецепт оценки безопасности и постобучения доступен для скачивания и облачного развертывания. Предприятия могут определить свои бизнес-политики и пороги риска, чтобы выровнять модели в соответствии с ними. Итеративное укрепление моделей обеспечивает их надежность в условиях новых рисков.
Заключение
Рецепт безопасности от NVIDIA для агентных LLM представляет собой уникальный подход к защите моделей от современных рисков. Реализуя надежные и прозрачные протоколы безопасности, предприятия могут уверенно внедрять агентный ИИ, балансируя инновации с безопасностью и соблюдением норм.
Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с рецептом безопасности NVIDIA и техническими деталями. Все заслуги за это исследование принадлежат исследователям данного проекта.
