Krish Naik: ¿Qué es el envenenamiento LLM? Interesante Rompimiento

Un estudio conjunto de Anthropic, el UK AI Security Institute y el Alan Turing Institute revela algo inquietante y muy relevante para cualquier organización que utilice modelos de lenguaje grandes. Con tan solo 250 documentos maliciosos se puede implantar una puerta trasera en casi cualquier LLM, ya sea un modelo de 600 M o uno de 13 B parámetros. Esto demuestra que ni el tamaño del modelo ni la cantidad de datos de entrenamiento protegen por sí solos contra el envenenamiento.

¿Qué significa en la práctica este hallazgo? Un backdoor permite que un atacante condicione al modelo para que responda de forma específica o ejecute acciones no deseadas cuando se activan ciertos desencadenantes. Las consecuencias incluyen filtración de información sensible, generación de instrucciones maliciosas, evasión de controles y manipulación de resultados en aplicaciones críticas.

Las medidas de defensa deben ser multilayer. Entre las recomendaciones están la verificación y procedencia de los datos, filtros y saneamiento previo al entrenamiento, técnicas de entrenamiento robustas y resistentes a poisoning, auditoría continua del modelo, detección de anomalías en las salidas y la aplicación de privacidad diferencial cuando proceda. También es clave disponer de pruebas de pentesting y revisiones de seguridad antes de desplegar modelos en producción.

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