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Resumen
Los modelos grandes de lenguaje (LLM), como ChatGPT, han ganado una gran popularidad por su capacidad para generar conversaciones similares a las humanas y ayudar a los usuarios con diversas tareas. Sin embargo, con su creciente uso, han surgido preocupaciones sobre posibles vulnerabilidades y riesgos de seguridad. Uno de ellos son los ataques de inyección de instrucciones, en los que actores malintencionados intentan manipular el comportamiento de los modelos lingüísticos mediante la creación estratégica de instrucciones de entrada. En este artículo, discutiremos el concepto de ataques de inyección de instrucciones, exploraremos sus implicaciones y esbozaremos algunas estrategias potenciales de mitigación.
¿Qué son los ataques de inyección de instrucciones?
En el contexto de los modelos lingüísticos como ChatGPT, un prompt es el texto inicial o la instrucción dada al modelo para generar una respuesta. La instrucción establece el contexto y sirve de guía para que el modelo genere una respuesta coherente y pertinente.
Los ataques de inyección de instrucciones consisten en crear instrucciones de entrada que manipulen el comportamiento del modelo para generar resultados sesgados, maliciosos o no deseados. Estos ataques explotan la flexibilidad inherente a los modelos lingüísticos, permitiendo a los adversarios influir en las respuestas del modelo modificando sutilmente las instrucciones de entrada o el contexto.
Implicaciones y riesgos de estos ciberataques
La inyección de instrucciones podría revelar las instrucciones previas de un modelo lingüístico y, en algunos casos, impedir que el modelo siga sus instrucciones originales. Esto permite a un usuario malintencionado eliminar las salvaguardas en torno a lo que el modelo está autorizado a hacer e incluso podría exponer información sensible. Algunos ejemplos de inyecciones de instrucciones para ChatGPT se publicaron aquí.
Los riesgos de este tipo de ataques incluyen los siguientes:
- Propagación de información errónea o desinformación: Al inyectar mensajes falsos o engañosos, los atacantes pueden manipular los modelos lingüísticos para generar información plausible pero inexacta. Esto puede conducir a la propagación de información errónea o desinformación, lo que puede tener graves implicaciones sociales.
- Generación de resultados sesgados: Los modelos lingüísticos se entrenan con grandes cantidades de datos de texto, que pueden contener sesgos. Los ataques de inyección de mensajes pueden aprovecharse de estos prejuicios creando mensajes que generen resultados sesgados, reforzando o amplificando los prejuicios existentes.
- Inquietud sobre la privacidad: A través de los ataques de inyección de instrucciones, los adversarios pueden intentar extraer información sensible del usuario o explotar las vulnerabilidades de privacidad presentes en el modelo lingüístico, lo que puede conducir a violaciones de la privacidad y al uso indebido de datos personales.
- Explotación de sistemas posteriores: Muchas aplicaciones y sistemas dependen de los resultados de salida de los modelos lingüísticos como entrada. Si las respuestas de los modelos lingüísticos se manipulan mediante ataques de inyección de instrucciones, los sistemas posteriores pueden verse comprometidos, lo que conlleva más riesgos para la seguridad.
Inversión del modelo
Un ejemplo de ataque de inyección de instrucciones es la "inversión de modelo", en la que un atacante intenta explotar el comportamiento de los modelos de aprendizaje automático para exponer datos confidenciales o sensibles.
La inversión del modelo es un tipo de ataque que aprovecha la información revelada por las salidas del modelo para reconstruir datos de entrenamiento privados u obtener información confidencial. Mediante el diseño cuidadoso de las consu