Vulnérabilité des Grands Modèles de Langage face aux Attaques Cybernétiques
Les Grands Modèles de Langage (GML), comme ChatGPT d’OpenAI et Bard de Google, ont transformé notre interaction avec la technologie. Cependant, leur susceptibilité aux attaques cybernétiques a récemment été mise en évidence. Des chercheurs en sécurité ont réussi à manipuler le chatbot Bing de Microsoft pour qu’il agisse comme un escroc, démontrant la facilité avec laquelle ces systèmes peuvent être trompés.
Depuis février, de nombreuses attaques d’« injection indirecte d’instructions » ont été enregistrées, considérées comme l’une des formes les plus alarmantes par lesquelles les GML pourraient être exploités par des pirates. Face à cette situation, l’industrie de la cybersécurité tente d’accroître la sensibilisation aux dangers potentiels associés à cette nouvelle forme d’attaque.
Injection Indirecte d’Instructions : Un Problème en Expansion
Vijay Bolina, chef de la sécurité informatique chez DeepMind de Google, a exprimé ses préoccupations concernant l’injection indirecte d’instructions. Selon Bolina, le problème s’est intensifié avec la connexion des LLM à internet et aux plugins. De plus, l’utilisation croissante des LLM par les entreprises peut leur fournir plus de données personnelles et corporatives, ce qui complique encore plus la situation.
Il existe deux types principaux d’attaques par injection. Les injections directes se produisent lorsque quelqu’un tente de faire réagir le LLM de manière non intentionnelle. D’autre part, les injections indirectes sont celles où l’instruction provient d’un tiers, comme un site web ou un PDF que le LLM peut lire.
Risques et Défis pour la Cybersécurité
Le risque fondamental réside dans le fait que celui qui fournit une entrée au LLM a une grande influence sur la sortie. Si quelqu’un peut introduire des données dans le LLM, il peut potentiellement manipuler ce qu’il renvoie. Les chercheurs ont démontré comment les injections indirectes pourraient être utilisées pour voler des données, manipuler un curriculum vitae et exécuter du code à distance sur une machine.
Le Centre National de Cybersécurité classe les injections indirectes comme la principale vulnérabilité pour ceux qui déploient et gèrent des LLMs. Il avertit que l’injection indirecte pourrait être un problème inhérent à la technologie LLM et jusqu’à présent, il n’existe pas de solutions infaillibles contre ce type d’attaques, bien qu’il existe des stratégies pour en compliquer l’exécution.
En conclusion, bien que les modèles de langage de grande taille aient ouvert de nouvelles possibilités en termes d’interaction avec la technologie et de traitement du langage naturel, ils ont également présenté de nouveaux défis en termes de sécurité cybernétique. Il est crucial que les développeurs comme les utilisateurs soient conscients du risque potentiel et prennent des mesures pour se protéger contre ces types émergents d’attaques cybernétiques.
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