Ocena bezpieczeństwa dla wielomodalnych modeli maszynowych (LLM) | Wiedza z dziedziny ML

Ocena bezpieczeństwa dla wielomodalnych modeli maszynowych (LLM)

Red-team, benchmark i usilnić wielomodalne duże modele językowe (LLM) – obejmujące widzenie, dźwięk i tekst – wykorzystując mocne harnessy, polityki i kanały oceny.

Wielomodalne modele znacząco rozszerzają powierzchnie atakowe, wprowadzając zagrożenia takie jak steganografia wizualna, wstrzykiwanie polecen dźwiękowych, ucieczki z detekcji OCR i skrzydłotwórcze escape. Przygotowana do produkcji sztuczka oceny musi rozwiązać zagrożenia dotyczące zawartości szkodliwej, wyjście informacji osobistych (PII) lub informacji dotyczących kart płatniczych (PCI), fałszerstwo informacji, naruszenie praw autorskich, niesprawiedliwość i scenariusze upadku modelu.

Benchmark i projekt zasobników

Proces red-team jest strukturalny i oparty na zdefiniowanych zestawach dla każdego modułu, przeprowadzany przez poziomy trudności – od podstawowych testów do bardziej zaawansowanych wyzwani.

Etykiety zgodne z polityką są używane do kategorizacji odpowiedzi (zatwierdzenie, odrzucenie lub przekierowanie do przeglądarki ludzkim) jednocześnie uwzględniając świadomość lokalną, co zapewnia odpowiednie obsługiwanie w zależności od lokalizacji użytkownika.

Przełom drzwiowy powiązany z osiągnięciem prógów bezpieczeństwa; automatyczne blokowanie w przypadku regresji

Drzwi przełomowe są zaimplementowane na podstawie osiągnięcia przewidzianych prógów bezpieczeństwa, co zapewnia jasny sygnał do wdrożenia. Mechanizmy blokowania automatyczne są następnie aktywowane natychmiast po wykryciu regresji w performansach bezpieczeństwa.

Kontrolle i odrzucenia obejmują filtry przedwcześnie – takie jak Optical Character Recognition (OCR), Automatic Speech Recognition (ASR) i klasyfikatory widzialne – które blokują lub rozmywają wrażliwe wpisy i przekierowują je odpowiednio.

Często zadawane pytania

Wypróbuj na żywo

Wszystko powyżej działa bezpośrednio w Twojej przeglądarce — otwórz Gradient Descent Visualiser i zmieniaj parametry podczas działania. Nic nie jest instalowane ani przesyłane na serwer, cały model działa w jednej karcie.