Naukowcy z Google DeepMind opracowali system o nazwie CaMeL (Command-Model Language), który ma na celu ochronę dużych modeli językowych (LLM), takich jak Gemini, przed atakami typu prompt injection.
Wyniki badania zostaną zaprezentowane na 46. Sympozjum IEEE ds. Bezpieczeństwa i Prywatności. Metoda ta, testowana na modelach takich jak Gemini, przekształca polecenia użytkowników w bezpieczny, strukturalny język podobny do Pythona, co pozwala ograniczyć ryzyko manipulacji modelem przez złośliwe instrukcje.
Tutaj trzeba jednak wyjaśnić, na czym polega adekwatnie atak typu prompt injection? Zatem proszę bardzo: luka typu prompt injection to podatność w modelach językowych, która umożliwia atakującym manipulowanie zachowaniem AI poprzez wprowadzenie złośliwych instrukcji w tekście wejściowym. Atak nie wymaga ingerencji w kod modelu, ale wykorzystuje jego trudność w odróżnianiu zaufanych poleceń od zewnętrznych, złośliwych danych. Na przykład, złośliwy tekst w e-mailu lub dokumencie może skłonić model do ujawnienia poufnych informacji, takich jak dane użytkownika, lub do generowania błędnych odpowiedzi, co może zakłócić krytyczne procesy. Takie ataki są szczególnie niebezpieczne w modelach zamkniętych, gdzie wewnętrzne mechanizmy są niejawne, co utrudnia ich zabezpieczenie.
Gemini 2.5: Google DeepMind prezentuje najbardziej zaawansowany model AI z funkcją myślenia
Wracając do rozwiązania opracowanego przez Google DeepMind. System CaMeL działa poprzez tłumaczenie poleceń użytkownika na bezpieczny język Command-Model Language, który jest zaprojektowany tak, aby uniemożliwić modelowi wykonywanie szkodliwych instrukcji. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod, które opierają się na dodatkowych modelach AI do filtrowania poleceń, CaMeL stosuje strukturalne podejście, eliminując potrzebę nakładania warstw AI. Testy wykazały, iż metoda skutecznie wykrywa i neutralizuje ataki prompt injection w rodzinie modeli Gemini, oferując bardziej kontrolowane środowisko dla interakcji z użytkownikami.
Mimo obiecujących wyników, badacze podkreślają, iż CaMeL nie eliminuje luki całkowicie. Wyzwaniem pozostaje zapewnienie, iż strukturalny język nie ograniczy funkcjonalności modelu, szczególnie w zastosowaniach wymagających elastyczności, co oznaczałoby iż rozwiązanie częściowo jest wylaniem dziecka z kąpielą. Z jednej strony zwiększa bezpieczeństwo, ale z drugiej ogranicza funkcjonalność modelu.
Autorzy badania, w tym zespół Google DeepMind, wskazują, iż podejście to wymaga dalszych prac, aby dostosować je do szerszego zakresu modeli i scenariuszy ataków. Metoda jest w tej chwili w fazie eksperymentalnej, a jej wdrożenie na większą skalę zależy od wyników kolejnych testów.
Odkrycie Google DeepMind stanowi istotny krok w kierunku zwiększenia bezpieczeństwa modeli językowych, które są coraz częściej wykorzystywane w medycynie, finansach czy administracji. Wraz z rosnącą popularnością LLM, ochrona przed atakami prompt injection staje się priorytetem. Chociaż CaMeL oferuje nową strategię obrony, badacze podkreślają potrzebę ciągłego rozwoju metod zabezpieczeń, aby sprostać ewoluującym zagrożeniom w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Google DeepMind podsumowało rok 2024 – tyle AI w jednym miejscu
Jeśli artykuł Google DeepMind zwiększa bezpieczeństwo modeli AI przed atakami typu prompt injection nie wygląda prawidłowo w Twoim czytniku RSS, to zobacz go na iMagazine.
