Entendendo os riscos de ataques de prompt injection no ChatGPT e em outros modelos de linguagem

Sumário

Os modelos de linguagem ampla (LLMs), como o ChatGPT, ganharam popularidade significativa por sua capacidade de gerar conversas semelhantes às humanas e auxiliar os usuários em várias tarefas. No entanto, com seu uso crescente, surgiram preocupações sobre possíveis vulnerabilidades e riscos de segurança. Uma dessas preocupações são os ataques de prompt injection, em que agentes mal-intencionados tentam manipular o comportamento dos modelos de linguagem criando soluções de input estratégicas. Neste artigo, discutiremos o conceito de ataques de prompt injection, exploraremos suas implicações e descreveremos algumas possíveis estratégias de atenuação.

O que são ataques prompt injection?

No contexto de modelos de linguagem como o ChatGPT, um prompt é o texto inicial ou o comando dado ao modelo para gerar uma resposta. O prompt define o contexto e fornece orientação para que o modelo gere uma resposta coerente e relevante.

Os ataques de prompt injection envolvem a criação de prompts de input de uma maneira que manipula o comportamento do modelo para gerar resultados tendenciosos, maliciosos ou indesejáveis. Esses ataques exploram a flexibilidade inerente dos modelos de linguagem, permitindo que os adversários influenciem as respostas do modelo modificando sutilmente as instruções de input ou o contexto.

Implicações e riscos

Um prompt injection pode revelar as instruções anteriores de um modelo de linguagem e, em alguns casos, impedir que o modelo siga suas instruções originais. Isso permite que um usuário mal-intencionado remova as proteções sobre o que o modelo pode fazer e pode até expor informações confidenciais. Alguns exemplos de prompt injection para o ChatGPT foram publicados aqui.

Os riscos desses tipos de ataques incluem o seguinte:

1. Propagação de informações errôneas ou desinformação: Ao injetar prompts falsos ou enganosos, os invasores podem manipular modelos de linguagem para gerar informações que parecem plausíveis, mas imprecisas. Isso pode levar à disseminação de informações erradas ou desinformação, o que pode ter implicações sociais graves.
2. Geração de resultados tendenciosos: Os modelos de linguagem são treinados em grandes quantidades de dados de texto, que podem conter vieses diferentes. Os ataques de prompt injection podem explorar esses vieses criando prompts que levam a resultados tendenciosos, reforçando ou ampliando preconceitos existentes.
3. Preocupações com a privacidade: Por meio de ataques de prompt injection, os adversários podem tentar extrair informações confidenciais do usuário ou explorar vulnerabilidades de privacidade presentes no modelo de linguagem, o que pode levar a violações de privacidade e ao uso indevido de dados pessoais.
4. Exploração de sistemas downstream: Muitas aplicações e sistemas dependem do output de modelos de linguagem para o input. Se as respostas do modelo de linguagem forem manipuladas por meio de ataques de prompt injection, os sistemas de downstream podem ser comprometidos, o que leva a outros riscos de segurança.

Inversão de modelo

Um exemplo de ataque de prompt injection é a "inversão de modelo", em que um invasor tenta explorar o comportamento dos modelos de machine learning para expor dados confidenciais ou sensíveis.

A ideia central por trás de um ataque de inversão de modelo é aproveitar as informações reveladas pelos resultados do modelo para reconstruir dados de treinamento privados ou obter insights sobre informações confidenciais. Ao projetar cuidadosamente as consultas e analisar as respostas do modelo, os invasores podem reconstruir recursos, imagens ou até mesmo textos que se assemelham muito aos dados de treinamento originais.

As organizações que usam modelos de machine learning para processar informações confidenciais enfrentam o risco de vazamento de dados proprietários. Os invasores podem fazer engenharia reversa de segredos comerciais, propriedade intelectual ou informações confidenciais explorando o comportamento do modelo. Informações como registros médicos ou nomes e endereços de clientes também podem ser recuperados, mesmo que tenham sido anonimizados pelo modelo.

Estratégias de mitigação para desenvolvedores

Até o momento em que este artigo foi escrito, não havia nenhuma maneira de impedir completamente os ataques de prompt injection. No entanto, há algumas estratégias de atenuação que devem ser consideradas por qualquer organização que queira desenvolver aplicações de modelo de linguagem:

• Validação e filtragem de input: A implementação de mecanismos rigorosos de validação de inputs pode ajudar a identificar e filtrar prompts potencialmente maliciosos ou prejudiciais. Isso pode envolver a análise do input em busca de padrões específicos ou palavras-chave associadas a vetores de ataque conhecidos. O uso do machine learning para fazer a validação de entrada é uma abordagem emergente.
• Testes adversários: Submeter regularmente os modelos de linguagem a testes adversários pode ajudar a identificar vulnerabilidades e melhorar sua robustez contra ataques de prompt injection. Isso envolve a criação e a análise de entradas projetadas especificamente para acionar comportamentos indesejados ou explorar pontos fracos.
• Treinamento de modelos e pré-processamento de dados: Os desenvolvedores devem ter como objetivo treinar modelos de linguagem em conjuntos de dados diversificados e imparciais, minimizando a presença de vieses inerentes. Técnicas cuidadosas de pré-processamento e aumento de dados podem ajudar a reduzir o risco de distorções nos resultados dos modelos.

Estratégias de mitigação para usuários

Não é importante apenas que desenvolvedores de modelos de linguagem considerem os riscos de segurança, mas também os consumidores. Algumas estratégias de atenuação para os usuários incluem:

• Bloqueio de tráfego indesejado: Uma organização pode bloquear domínios relacionados a aplicações de LLM que não sejam consideradas seguras ou até mesmo bloquear o tráfego em que informações confidenciais estejam sendo incluídas.
• Conscientização e educação do usuário: Os usuários devem ser informados sobre os riscos associados aos ataques de prompt injection e incentivados a ter cuidado ao interagir com modelos de linguagem. As campanhas de conscientização podem ajudar os usuários a identificar possíveis ameaças e evitar a participação inadvertida em atividades mal-intencionadas.

Conclusão

As organizações estão correndo para implementar modelos de linguagem em seus produtos. Embora esses modelos ofereçam grandes ganhos na experiência do usuário, todos nós precisamos considerar os riscos de segurança associados a eles.  

Os controles atenuantes devem ser implementados e testados para garantir a implantação responsável e segura dessa tecnologia. Em especial, os controles atenuantes relacionados à validação de inputs e aos testes adversários reduzirão muito o risco de exposição de dados confidenciais por meio de ataques de prompt injection.

Os usuários de modelos de IA devem evitar o envio de dados privados, confidenciais ou proprietários devido ao risco de serem expostos a terceiros.