Soluzione di gestione dell’identità e accesso per salvaguardare LLMS

Nell’period dell’intelligenza artificiale, l’uso di modelli di grandi dimensioni (LLM) sta aumentando rapidamente. Questi modelli offrono opportunità sorprendenti ma introducono anche nuove sfide sulla privateness e sulla sicurezza. Una delle misure di sicurezza essenziali per affrontare queste sfide comporta la garanzia dell’accesso agli LLM in modo che solo le persone autorizzate abbiano accesso a dati e autorizzazioni per eseguire qualsiasi azione. Questo può essere ottenuto utilizzando l’identità e la gestione degli accessi (IAM).

Gestione dell’identità e accesso Agire come guardia di sicurezza per dati e sistemi critici. Questo approccio funziona proprio come una guardia di sicurezza fisica che controlla che può entrare in un edificio e che ha accesso alle riprese della telecamera di sicurezza. Quando si entra in un edificio, le guardie di sicurezza possono chiedere la tua identità, dove vivi, ecc. Possono anche tenere d’occhio la tua attività intorno o all’interno dell’edificio se vedono qualcosa di sospetto. Allo stesso modo, la gestione dell’identità e dell’accesso garantisce che solo le persone autorizzate possano entrare e accedere a modelli di lingue di grandi dimensioni. Iam mantiene anche un registro delle attività dell’utente per identificare comportamenti sospetti.

È la soluzione ai problemi di sicurezza del modello di linguaggio di grandi dimensioni? In questo articolo, esploreremo il ruolo di IAM nel garantire LLMS, ma per prima cosa comprendiamo quali sono gli LLM e i loro usi.

Modellazione linguistica

Imparare una nuova lingua non è un compito facile. Gli umani devono imparare il vocabolario, le regole grammaticali ed espressioni al advantageous di imparare pienamente una lingua. Per le macchine, tuttavia, l’apprendimento di una nuova lingua non è così difficile, dato che le macchine sono fornite con una grande quantità di dati di testo corretti. Da questi dati, una macchina può imparare le regole grammaticali di una lingua, nonché il vocabolario e l’espressione.

Insegnare a una macchina una lingua è conosciuta come Modellazione linguistica. Esistono due tipi principali di modellazione linguistica:

• Modelli di lingua statistica. Questi modelli sono addestrati su probabilità e statistiche. In un grande set di dati, osservano il modello di parole e come sembrano fare previsioni.
• Modelli di lingua neurale. Questi modelli usano legami neurali artificiali (come il cervello umano) per imparare un nuovo linguaggio. Non imparano solo le parole e i modelli, ma anche le espressioni e il significato della frase generale.

Il modello di lingua neurale può anche essere suddiviso in più altre categorie, una delle quali si chiama modelli basati su trasformatore o semplicemente trasformatore. Questi modelli sono molto bravi a comprendere il linguaggio umano in quanto non elaborano la parola informatica per parola ma usano l’elaborazione parallela, il che lo rende veloce. Mentre elaborano le frasi, i sistemi possono comprendere le espressioni e utilizzare l’elaborazione parallela. Sono meglio utilizzati per la traduzione delle macchine, la comprensione delle question e la generazione di risposte.

Cos’è un modello linguistico di grandi dimensioni?

L’LLM rientra nel modello di lingua neurale basata sul trasformatore. Un LLM è un tipo di intelligenza artificiale addestrata su un ampio set di dati in modo che possa comprendere i linguaggi umani (elaborazione del linguaggio naturale) e generare risposte basate sulle question (domanda e risposta). Al giorno d’oggi, le persone utilizzano modelli linguistici di grandi dimensioni non solo per scopi di ricerca ma anche per i loro compiti quotidiani. L’esempio più noto di un LLM è il trasformatore pre-addestrato generativo di chat (CHATGPT).

Come funziona un modello linguistico di grandi dimensioni?

I dati provenienti da fonti come libri, articoli e documenti di ricerca vengono raccolti in un ampio set di dati. Questi set di dati vengono quindi elaborati in dati advantageous. LLMS si allena su questi set di dati e impara le interazioni umane osservando la grammatica, i significati e altro ancora.

Una volta addestrato il modello, è pronto a incorporare come servizio per elaborare le question degli utenti e generare risposte acceptable. Queste interazioni utente generano più dati utilizzati per formare ulteriormente il modello per un modello di linguaggio migliore e migliorato.

Sicurezza LLM

LLMS lavora in modo diverso rispetto advert altri prodotti o servizi e quindi affrontano various sfide di sicurezza. Discutiamo alcuni dei rischi per la sicurezza che i modelli di linguaggio di grandi dimensioni devono affrontare:

• Iniezione di comando. Questo è anche indicato come hacking rapido o manipolazione di enter. Poiché gli LLM sono addestrati su grandi set di dati che contengono anche informazioni sensibili, gli aggressori possono manipolare l’enter per ottenere informazioni sensibili o ottenere un accesso non autorizzato.
• Corruzione dei dati. Poiché LLMS si allena sui set di dati, se un utente malintenzionato corrompe i dati in questi set di dati, può far sì che il modello genera risposte imprecise per gli enter dell’utente.
• Interruzione del servizio. Un utente malintenzionato può rendere il servizio non disponibile o lento per gli altri utenti inviando un enter così complesso che utilizza la maggior parte delle risorse del modello. Ciò può comportare una cattiva esperienza utente per gli utenti legittimi. Questo è anche chiamato negazione del servizio, poiché il modello linguistico negherà al servizio degli utenti reali.
• Struttura del plug -in vulnerabile. LLMS utilizzano plug-in di terze parti che li rendono vulnerabili a rischi come violazioni dei dati o codice dannoso eseguito in remoto tramite questi plugin.
• Furto della proprietà intellettuale. Quando qualcuno ottiene un accesso non autorizzato alle informazioni proprietarie di un LLM, può rubare i set di dati e i nuovi enter e algoritmi degli utenti. Possono quindi usarli per creare il proprio modello, che possono utilizzare per accedere advert altre informazioni sensibili.

Questi sono alcuni dei principali rischi per la sicurezza che i modelli di linguaggio di grandi dimensioni devono affrontare. Ora, discutiamo di come iam può essere usato per mitigare questi rischi.

Il ruolo dell’identità e della gestione dell’accesso nel garantire LLMS

Immagina che la tua famiglia abbia molte ricette segrete che sono scritte in un diario. Vuoi solo che i tuoi familiari o amici intimi accedano a questo diario, quindi imposti un blocco e crei una chiave unica per ogni membro. Ora le tue ricette sono sicure e solo le persone autenticate con le loro chiavi uniche possono accedere a quel diario.

La gestione dell’identità e dell’accesso ha lo stesso scopo per i dati digitali. Assegna un’identità agli utenti di fiducia e consente solo l’accesso a tali utenti. Consente al sistema di mantenere sicuri i dati, proprio come il tuo diario di ricetta segreta.

Capiamo meglio cosa Gestione dell’identità e accesso è in grandi modelli in lingua:

• Gestione dell’identità. Questo aiuta il sistema a creare l’identità di una persona creando un account, assegnando un nome utente e una password univoci e aggiungendo altri dati personali in modo che possa essere monitorato in tutto il sistema. Può anche eliminare gli account quando necessario.
• Gestione dell’accesso. In ogni sistema, ci sono più tipi di utenti. Non tutti gli utenti hanno accesso a tutte le risorse. La gestione dell’accesso aiuta a verificare l’identità dell’utente, nonché se l’utente ha l’autorizzazione di accesso alla risorsa a cui sta cercando di accedere. Ciò garantisce che solo gli utenti autorizzati abbiano accesso a informazioni sensibili e possano eseguire azioni specifiche.

Assicurarsi LLM

Abbiamo discusso dei vari rischi per la sicurezza affrontati da grandi modelli linguistici. Quando l’identità IAM è implementata nella strategia di sicurezza di un modello linguistico di grandi dimensioni, aiuta a ridurre al minimo questi rischi per la sicurezza. Questi rischi sono affrontati come segue:

• Per controllo dell’identità: Quando un utente richiede di utilizzare LLM, IAM controlla se l’utente è autentico. Può utilizzare più metodi per verificare questo come l’autorizzazione biometrica o multi-fattore.
• Fornendo il controllo degli accessi: Quando un utente cerca di accedere alle risorse o eseguire un’azione, identità e gestione degli accessi se l’utente ha l’autorizzazione per accedere alla risorsa o eseguire l’azione specifica. IAM assegna anche autorizzazioni agli utenti in base ai loro ruoli. Advert esempio, un amministratore avrà più accesso di un normale utente o ospite.
• Osservare e scoprire: Identification and Entry Administration registra ciò che un utente accede e quando accede a qualsiasi risorsa. Quindi analizza questi document per scoprire e segnalare qualsiasi attività sospetta.

• Sfide di distribuzione. La distribuzione di IAM in un sistema non è sempre facile. Ciò è particolarmente vero per i sistemi che non hanno risorse in eccesso, poiché IAM può consumare risorse significative e può richiedere molto tempo.
• Esperienza utente. L’esperienza dell’utente è vitale per qualsiasi prodotto basato sull’utente. La gestione dell’identità e dell’accesso aggiungerà ulteriori passaggi per identificare l’utente, che a volte può essere aggravante per alcuni utenti.
• Costoso. L’uso di IAM potrebbe essere costoso in quanto richiede tecnologia aggiuntiva (software program o {hardware}) e formazione. Ha anche bisogno di manutenzione per funzionare in modo efficace, che può richiedere molto tempo.
• Sfide tecniche. Gli utenti potrebbero aver bisogno di un po ‘di tempo per abituarsi al nuovo sistema di identificazione. L’integrazione con un sistema di lavoro già potrebbe essere complicato.

La gestione dell’identità e dell’accesso può fungere da guardia attorno ai modelli di grandi dimensioni. IAM assicura che solo le persone autorizzate possano accedere e utilizzare questi modelli. Questa e altre strategie di sicurezza sono un should per l’uso sicuro e responsabile delle tecnologie AI. Se implementate con successo, queste strategie promuovono l’uso sicuro ed efficace di questi LLM innovativi.