如何卻保LLM的安全使用｜專家論點【張瑞雄】

作者：張瑞雄 台北商業大學前校長、叡揚資訊顧問

大型語言模型(LLM, Large Language Model)使我們能夠生成類人文本、進行自然語言對話並自動化各種任務，但是與任何強大工具一樣，使用LLM也帶來了自身的網路安全風險和挑戰，必須加以解決，以確保它們的安全和負責任的部署。

LLM的一個主要問題是惡意行為者可能會利用模型的輸入處理或輸出生成中的漏洞，提示注入攻擊，即通過精心設計的提示欺騙LLM忽視指令或執行意外操作，構成了重大威脅。同樣地，攻擊者可能試圖操縱模型的輸出，導致資料洩露、未經授權的存取或執行惡意程式碼。

另一個關鍵問題是LLM可能會無意中透過其回應暴露敏感資訊或專有演算法，由於這些模型是在大量資料上訓練的，存在記憶機密細節的風險，這些細節可能會被無意洩露，所以要適當的輸出過濾和保護上下文敏感資料。

未經授權的代碼執行也是一個重大隱患，如果用戶輸入沒有經過適當的淨化和控制，攻擊者可能會設計出誘使執行有害的程式或命令的提示，因此強有力的輸入驗證和淨化程式是避免此風險的關鍵。

另外過度依賴LLM生成的內容而缺乏適當的人工監督和驗證，可能會導致傳播不準確或有偏差的資訊，從而影響決策過程。在自動化和人工監督之間達成平衡是必要的，確保LLM輸出在被接受或執行之前經過徹底審查。

錯誤處理是另一個需要仔細考慮的領域，處理不當的錯誤消息可能會無意中暴露敏感資訊或潛在的攻擊方法，從而危及系統安全，採用適當的錯誤管理程式並限制診斷資料的暴露也必須注意。

LLM訓練資料的完整性也非常重要，惡意操縱訓練資料或微調過程可能會在模型中引入漏洞、後門或偏差。維護訓練資料的有效性、採用強大的資料清理技術以及持續監控訓練和微調過程，才能確保LLM的安全性和可靠性。

為解決這些挑戰，需要採取多管齊下的方法。實施嚴格的LLM輸入和輸出驗證及淨化流程是一個基本步驟。採用零信任方法，將所有LLM生成的內容預設視為不受信任，可以最大限度降低惡意或錯誤內容造成危害的風險。

持續監控和審核LLM互動和輸出有助於識別和分析潛在的安全事件，在關鍵或敏感的應用中，結合人工監督可以為自動化系統可能無法完全理解或正確評估的輸出提供額外的驗證。

雖然LLM的潛力巨大，但必須積極主動、全面地解決它們帶來的網路安全挑戰。透過採用整合即時威脅檢測、遵守產業標準和道德考量的分層安全性原則，才可以營造一個信任、安全和創新並存的環境。

負責任地部署LLM需要採取整體策略，在充分發揮它們的巨大潛力與採取必要的保護措施之間取得平衡，從而降低風險。安全開發，持續監控，並確保研究人員、開發人員和網路安全專業人員之間的協作，才可以釋放LLM的全部潛力，同時確保它們的安全和合乎道德的使用。

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