La seguridad de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) se convierte en una creciente preocupación, dado el creciente riesgo de vulnerabilidades y posibles ataques. Los LLMs han demostrado un notable avance en la generación de texto humanoide y han abierto una variedad de aplicaciones, desde atención al cliente hasta educación y traducción automática. Sin embargo, los riesgos asociados a estos modelos son significativos.
Los ataques a los LLMs pueden dividirse en dos grandes categorías: aquellos que afectan a los modelos durante su fase de entrenamiento y aquellos que se dirigen a los modelos una vez desplegados. Durante la fase de entrenamiento, los ataques causativos, como el envenenamiento de datos o los ataques backdoor, alteran los datos de entrenamiento para corromper el comportamiento del modelo. Por ejemplo, un ataque backdoor permite que un modelo aparentemente normal actúe de manera maliciosa al recibir ciertas entradas.
Una vez entrenados y desplegados, los LLMs enfrentan ataques exploratorios que ponen en peligro su funcionamiento en tiempo de ejecución. Los ataques de entrada adversaria manipulan las entradas del modelo para obtener salidas incorrectas o peligrosas. Además, existen ataques de inyección de instrucciones, que permiten a los atacantes incluir comandos ocultos dentro de las instrucciones dadas al modelo.
La privacidad es un aspecto crítico, ya que los ataques de inferencia de membresía permiten determinar si un dato específico formó parte del set de entrenamiento. Esto implica que LLMs pueden retener información sensible de aprendizaje, susceptible a ser explotada.
Para defenderse de estos ataques, los expertos proponen mecanismos divididos en defensas basadas en prevención y detección. Las defensas preventivas se centran en modificar las instrucciones o preprocesar las entradas para fortalecer el modelo contra manipulaciones externas. Entre estas, se incluyen la paraphrasing y la retokenización, técnicas que transforman las entradas adversarias para preservar la integridad del sistema.
Por otro lado, las estrategias basadas en detección se enfocan en identificar patrones extraños o comportamientos anómalos. Por ejemplo, la detección basada en perplexity evalúa la incertidumbre del modelo frente a los inputs.
En conclusión, aunque los LLMs representan un avance significativo en la tecnología de procesamiento del lenguaje natural, sus vulnerabilidades no deben subestimarse. El mantenimiento de su seguridad es crucial para evitar incidentes ya que las defensas actuales, aunque eficaces en diversos grados, siguen requiriendo nuevas investigaciones para adaptarse a las cambiantes tácticas de ataque.
La profundización en estas estrategias de defensa es esencial para mejorar la robustez de las LLMs y garantizar que sirvan eficazmente a un amplio abanico de aplicaciones sin comprometer la seguridad ni la privacidad de los datos.