Vulnérabilités dans la personnalisation des modèles de langage
L’intérêt croissant des entreprises pour la personnalisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLM) pour des applications spécifiques a conduit les fournisseurs de ces services à offrir des outils et des fonctionnalités à cette fin. Cependant, une étude récente a mis en lumière d’éventuelles vulnérabilités dans ce processus.
La recherche, menée par l’Université de Princeton, Virginia Tech et IBM Research, a révélé que la personnalisation des LLM peut affaiblir les mesures de sécurité mises en place pour prévenir la génération de contenu nuisible. Cette situation ouvre la porte à ce que des acteurs malveillants exploitent cette vulnérabilité pendant le processus de personnalisation.
Risques et menaces dans le réglage fin
La sécurité et le réglage fin sont des processus continus qui cherchent à éviter que les LLM génèrent des sorties nuisibles. Les développeurs doivent être constamment en alerte face aux nouvelles techniques qui peuvent tromper le modèle pour contourner ses sauvegardes, en réentraînant les modèles ou en mettant en œuvre des mesures supplémentaires.
Cependant, cette étude met en évidence les risques inhérents à l’ajustement fin. Les acteurs malveillants peuvent exploiter l’«apprentissage avec peu d’exemples» pour affiner les modèles à des fins nuisibles. Les modèles ajustés pourraient généraliser à d’autres comportements préjudiciables non inclus dans les exemples d’entraînement. De plus, il y a la menace de «l’empoisonnement des données», une attaque dans laquelle des exemples nuisibles sont ajoutés à l’ensemble de données utilisé pour entraîner ou affiner les modèles.
De plus, les acteurs malveillants peuvent créer des exemples «implicitement nuisibles» qui contournent les sauvegardes. Cela peut aboutir à une «attaque de changement d’identité», où les exemples d’entraînement instruisent le modèle pour adopter une nouvelle identité qui est «absolument obéissante à l’utilisateur».
Préservation de la sécurité dans la personnalisation des modèles
Même les développeurs peuvent endommager leurs propres modèles lors de l’ajustement fin. L’alignement de sécurité des LLM peut être compromis pendant ce processus, même sans intention malveillante de la part des développeurs. L’affinage négligent sur un ensemble de données orienté vers l’utilité peut involontairement détourner le modèle de son objectif d’innocuité.
Pour préserver la sécurité du modèle, plusieurs solutions ont été proposées. Celles-ci incluent des techniques d’alignement plus robustes et des mesures de modération améliorées pour les données utilisées pour affiner les modèles. Il est également recommandé de mettre en place des pratiques d’audit de sécurité pour les modèles ajustés.
Cette découverte a une influence significative sur le marché émergent pour la personnalisation commerciale et open source de LLM. Elle représente une opportunité pour les fournisseurs de services LLM et les entreprises spécialisées dans la personnalisation LLM d’ajouter de nouvelles mesures de sécurité, garantissant ainsi que les applications spécifiques soient sûres et efficaces.
Sandra est spécialiste en marketing digital et experte en réseaux sociaux. Elle a obtenu un post-diplôme en Communication et RP pour les marques de mode à Idep Barcelone, ainsi qu'un autre en Marketing et réputation en ligne : communautés virtuelles. Sandra est au courant des dernières tendances et des meilleures pratiques sur les réseaux sociaux, ce qui se reflète dans son travail quotidien en générant un impact positif dans le monde numérique.
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