এলএলএম-এ রেড টিমিং: এআই নিরাপত্তা এবং স্থিতিস্থাপকতা বৃদ্ধি করা

ইন্টারনেট এমন একটি মাধ্যম যা পৃথিবীর মতোই জীবন্ত এবং সমৃদ্ধ। তথ্য ও জ্ঞানের ভান্ডার থেকে এটি ধীরে ধীরে হ্যাকার এবং আক্রমণকারীদের জন্য একটি ডিজিটাল খেলার মাঠ হয়ে উঠছে। তথ্য, অর্থ এবং অর্থের মূল্য হাতছাড়া করার প্রযুক্তিগত উপায়ের চেয়েও বেশি, আক্রমণকারীরা ইন্টারনেটকে একটি খোলা ক্যানভাস হিসাবে দেখছে যাতে সিস্টেম এবং ডিভাইসগুলি হ্যাক করার সৃজনশীল উপায় নিয়ে আসে।

এবং লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLMs) এর ব্যতিক্রম হয়নি। সার্ভার, ডেটা সেন্টার এবং ওয়েবসাইটগুলিকে টার্গেট করা থেকে, শোষকরা ক্রমবর্ধমানভাবে LLM-কে লক্ষ্যবস্তু করে বিভিন্ন আক্রমণ শুরু করে৷ AI হিসাবে, বিশেষ করে জেনারেটিভ এআই আরও প্রাধান্য লাভ করে এবং উদ্যোগে উদ্ভাবন ও উন্নয়নের ভিত্তি হয়ে ওঠে, বড় ভাষা মডেল নিরাপত্তা অত্যন্ত সমালোচনামূলক হয়ে ওঠে। 

এখানেই রেড-টিমিংয়ের ধারণাটি আসে। 

এলএলএম-এ রেড টিমিং: এটা কী?

একটি মূল ধারণা হিসাবে, লাল টিমিংয়ের শিকড় রয়েছে সামরিক অভিযানে, যেখানে শত্রুর কৌশলগুলি প্রতিরক্ষা ব্যবস্থার স্থিতিস্থাপকতা পরিমাপ করার জন্য অনুকরণ করা হয়। তারপর থেকে, ধারণাটি বিকশিত হয়েছে এবং সাইবার নিরাপত্তার জায়গায় গৃহীত হয়েছে কঠোর মূল্যায়ন এবং নিরাপত্তা মডেল এবং সিস্টেমের পরীক্ষা পরিচালনা করার জন্য যা তারা তাদের ডিজিটাল সম্পদগুলিকে শক্তিশালী করার জন্য তৈরি এবং স্থাপন করে। এছাড়াও, কোড স্তরে অ্যাপ্লিকেশনগুলির স্থিতিস্থাপকতা মূল্যায়ন করার জন্য এটি একটি আদর্শ অনুশীলনও হয়েছে।

হ্যাকার এবং বিশেষজ্ঞদের এই প্রক্রিয়ায় নিযুক্ত করা হয় স্বেচ্ছায় আক্রমণ পরিচালনা করার জন্য সক্রিয়ভাবে ত্রুটিগুলি এবং দুর্বলতাগুলি উন্মোচন করার জন্য যা অপ্টিমাইজড নিরাপত্তার জন্য প্যাচ করা যেতে পারে। 

কেন রেড টিমিং একটি মৌলিক এবং একটি আনুষঙ্গিক প্রক্রিয়া নয়

সক্রিয়ভাবে এলএলএম নিরাপত্তা ঝুঁকি মূল্যায়নs আপনার এন্টারপ্রাইজকে আক্রমণকারী এবং হ্যাকারদের থেকে একধাপ এগিয়ে থাকার সুবিধা দেয়, যারা অন্যথায় আপনার AI মডেলগুলিকে ম্যানিপুলেট করার জন্য অপ্রচলিত ত্রুটিগুলিকে কাজে লাগাবে৷ পক্ষপাতিত্ব প্রবর্তন থেকে শুরু করে আউটপুটকে প্রভাবিত করা পর্যন্ত, আপনার LLM-এ উদ্বেগজনক ম্যানিপুলেশন প্রয়োগ করা যেতে পারে। সঠিক কৌশল নিয়ে, এলএলএম-এ রেড টিমিং নিশ্চিত করে:

• সম্ভাব্য দুর্বলতা সনাক্তকরণ এবং তাদের পরবর্তী সংশোধনের বিকাশ
• মডেলের দৃঢ়তার উন্নতি, যেখানে এটি অপ্রত্যাশিত ইনপুটগুলি পরিচালনা করতে পারে এবং এখনও নির্ভরযোগ্যভাবে সম্পাদন করতে পারে
• সুরক্ষা স্তর এবং প্রত্যাখ্যান প্রক্রিয়া প্রবর্তন এবং শক্তিশালী করার মাধ্যমে নিরাপত্তা বৃদ্ধি
• সম্ভাব্য পক্ষপাতের প্রবর্তন কমিয়ে এবং নৈতিক নির্দেশিকা বজায় রাখার মাধ্যমে নৈতিক সম্মতি বৃদ্ধি করা
• স্বাস্থ্যসেবার মতো গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রগুলিতে প্রবিধান এবং আদেশের আনুগত্য, যেখানে সংবেদনশীলতা গুরুত্বপূর্ণ 
• ভবিষ্যত আক্রমণ এবং আরও অনেক কিছুর জন্য প্রস্তুতির মাধ্যমে মডেলগুলিতে স্থিতিস্থাপকতা তৈরি করা

এলএলএম-এর জন্য রেড টিম কৌশল

আছে বৈচিত্র্যময় এলএলএম দুর্বলতা মূল্যায়ন কৌশল এন্টারপ্রাইজগুলি তাদের মডেলের নিরাপত্তা অপ্টিমাইজ করতে স্থাপন করতে পারে। যেহেতু আমরা শুরু করছি, আসুন সাধারণ 4টি কৌশল দেখি। 

সহজ কথায়, এই আক্রমণের সাথে অনৈতিক, ঘৃণ্য, বা ক্ষতিকারক ফলাফল তৈরি করার জন্য একটি LLM ম্যানিপুলেট করার লক্ষ্যে একাধিক প্রম্পট ব্যবহার করা জড়িত। এটি প্রশমিত করার জন্য, একটি লাল দল এই ধরনের প্রম্পটগুলিকে বাইপাস করতে এবং অনুরোধ অস্বীকার করার জন্য নির্দিষ্ট নির্দেশাবলী যোগ করতে পারে। 

ব্যাকডোর সন্নিবেশ

ব্যাকডোর অ্যাটাক হল গোপন ট্রিগার যা প্রশিক্ষণ পর্বের সময় মডেলগুলিতে ইমপ্লান্ট করা হয়। এই ধরনের ইমপ্লান্টগুলি নির্দিষ্ট প্রম্পটের সাথে সক্রিয় হয় এবং উদ্দেশ্যমূলক ক্রিয়াকলাপ শুরু করে। অংশ হিসেবে এলএলএম নিরাপত্তার সর্বোত্তম অনুশীলন, লাল দল একটি মডেলের মধ্যে স্বেচ্ছায় একটি ব্যাকডোর ঢোকানোর মাধ্যমে অনুকরণ করে৷ তারপরে তারা পরীক্ষা করতে পারে যে মডেলটি এই ধরনের ট্রিগার দ্বারা প্রভাবিত বা ম্যানিপুলেটেড কিনা। 

ডেটা বিষক্রিয়া

এটি একটি মডেলের প্রশিক্ষণ ডেটাতে দূষিত ডেটার ইনজেকশন জড়িত৷ এই ধরনের দূষিত তথ্যের প্রবর্তন মডেলটিকে ভুল এবং ক্ষতিকারক সমিতিগুলি শিখতে বাধ্য করতে পারে, শেষ পর্যন্ত ফলাফলগুলি হেরফের করতে পারে। যেমন এলএলএম-এর উপর প্রতিপক্ষের আক্রমণ রেড টিমের বিশেষজ্ঞদের দ্বারা প্রত্যাশিত এবং প্যাচ করা যেতে পারে:

• প্রতিপক্ষের উদাহরণ সন্নিবেশ করান
• এবং বিভ্রান্তিকর নমুনা সন্নিবেশ

যদিও পূর্বেরটিতে উদ্দেশ্যমূলকভাবে দূষিত উদাহরণ এবং শর্তগুলিকে এড়ানোর জন্য ইনজেকশন অন্তর্ভুক্ত করা হয়, পরেরটিতে অসম্পূর্ণ প্রম্পট যেমন টাইপো, খারাপ ব্যাকরণ এবং ফলাফল তৈরি করার জন্য পরিষ্কার বাক্যগুলির উপর নির্ভর করে আরও অনেক কিছুর সাথে কাজ করার জন্য প্রশিক্ষণের মডেলগুলি জড়িত।

প্রশিক্ষণ তথ্য নিষ্কাশন

অবিশ্বাস্যদের জন্য, এলএলএমগুলিকে অবিশ্বাস্য পরিমাণ ডেটার উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। প্রায়শই, ইন্টারনেট হল এই ধরনের প্রাচুর্যের প্রাথমিক উৎস, যেখানে বিকাশকারীরা ওপেন-সোর্স অ্যাভিনিউ, আর্কাইভ, বই, ডাটাবেস এবং অন্যান্য উত্স প্রশিক্ষণ ডেটা হিসাবে ব্যবহার করে।

ইন্টারনেটের মতো, এই ধরনের সংস্থানগুলিতে সংবেদনশীল এবং গোপনীয় তথ্য থাকার সম্ভাবনা খুব বেশি। আক্রমণকারীরা LLM-কে এই ধরনের জটিল বিবরণ প্রকাশ করার জন্য প্রতারণার জন্য অত্যাধুনিক প্রম্পট লিখতে পারে। এই বিশেষ রেড টিমিং কৌশলটি এই ধরনের প্রম্পট এড়াতে এবং মডেলগুলিকে কিছু প্রকাশ করা থেকে আটকানোর উপায়গুলি জড়িত।