ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ നിരന്തരം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ലാൻഡ്സ്കേപ്പിൽ, ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡലുകൾ (എൽഎൽഎം) പരിവർത്തന ഉപകരണങ്ങളായി ഉയർന്നുവന്നു, സാങ്കേതികവിദ്യയുമായി ഞങ്ങൾ എങ്ങനെ ഇടപഴകുന്നുവെന്ന് പുനർനിർമ്മിക്കുകയും സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസിംഗിന്റെ ശക്തി ഉപയോഗപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ച് നാം കാണുന്ന നിലവിലെ നവോത്ഥാനം വ്യവസായ ഭേദമന്യേ നമ്മുടെ സംഘടനകളെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സമാനതകളില്ലാത്ത അവസരങ്ങൾ നൽകുന്നു.

കുറഞ്ഞപക്ഷം, അതാണ് നാമെല്ലാവരും പ്രതീക്ഷിക്കുന്നത്. ഇതെല്ലാം സത്യമായിരിക്കാമെങ്കിലും, സാധാരണയായി പൂർണ്ണമായി പരിഗണിക്കപ്പെടാത്ത ചില പുതിയ ഭീഷണികളും ഇത് അവതരിപ്പിക്കുന്നു എന്നതാണ് യാഥാർത്ഥ്യം. നമ്മുടെ സ്ഥാപനങ്ങൾ അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന അനന്തമായ സുരക്ഷാ വെല്ലുവിളികൾ ഒരു വീഴ്ച സംഭവിച്ചാൽ വിനാശകരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. ഇപ്പോൾ, മനുഷ്യനെപ്പോലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കാനും ഉപഭോക്താക്കളുമായി ആശയവിനിമയം നടത്താനും നിർണായക ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും കഴിയുന്ന ഒരു ഉപകരണം അവതരിപ്പിക്കുക. അപകടസാധ്യതകൾക്കിടയിലും, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഇപ്പോൾ ഞങ്ങളുടെ ബിസിനസുകളുടെ ഭാഗമാണ്, മാത്രമല്ല സാധ്യതയുള്ള ദുർബലതകളിൽ നിന്നും ഭീഷണികളിൽ നിന്നും അവയെ സംരക്ഷിക്കുന്നത് പരമപ്രധാനമായ ആശങ്കയായി മാറുന്നു. നിങ്ങൾ ഈ സംവിധാനങ്ങൾ ഇതുവരെ കൈകാര്യം ചെയ്തിട്ടില്ലെങ്കിൽ, വിഷമിക്കേണ്ട; ഇത് സമയത്തിന്റെ മാത്രം കാര്യമാണ്.

ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഞങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിലേക്ക് സുരക്ഷിതമായി എങ്ങനെ സംയോജിപ്പിക്കാം?

എൽഎൽഎം നവോത്ഥാനം മനസ്സിലാക്കുക

എൽഎൽഎം സുരക്ഷയുടെ സങ്കീർണ്ണതകളിലേക്ക് കടക്കുന്നതിനുമുമ്പ്, എൽഎൽഎമ്മുകളുടെ സമീപകാല ജനപ്രീതിയുടെ പ്രാധാന്യവും സമാനമായ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ശ്രമങ്ങളുടെ മുൻ അവതാരങ്ങളിൽ നിന്ന് ഇത് വ്യത്യസ്തമാകുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്നും മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ പുതിയതല്ലെങ്കിലും, ഇത് അടുത്തിടെ കുതിച്ചുചാട്ടത്തിൽ വളർന്നു, എന്നത്തേക്കാളും ഇപ്പോൾ എളുപ്പത്തിൽ ലഭ്യമാണ്. സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ടെക്സ്റ്റ് ഗ്രഹിക്കാനും ടെക്സ്റ്റ്, ഇമേജുകൾ, ശബ്ദം, വീഡിയോ എന്നിവയിൽ നിന്ന് വിവിധ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയുന്ന ജനറേറ്റീവ് എഐയുടെ ഒരു രൂപമാണ് ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡൽ (എൽഎൽഎം). ഈ മോഡലുകൾക്ക് മനുഷ്യ ഭാഷ ഉൾപ്പെടുന്ന നിരവധി ജോലികൾ നിർവഹിക്കാൻ കഴിയും, കൂടാതെ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (എൻഎൽപി) മേഖലയെ ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്തു.

വിപുലമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെയും സങ്കീർണ്ണമായ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളുടെയും പര്യവസാനം ഈ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളെ ടെക്സ്റ്റ് മനസിലാക്കാനും സൃഷ്ടിക്കാനും കൈകാര്യം ചെയ്യാനും അനുവദിക്കുന്നു. ഇമേജുകൾ, ശബ്ദം, വീഡിയോ തുടങ്ങിയ മറ്റ് തരത്തിലുള്ള മാധ്യമങ്ങളും അവർക്ക് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും, അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നത് മനുഷ്യന്റെ അറിവിനെ അടുത്ത് അനുകരിക്കുന്ന രീതിയിൽ ചെയ്യുന്നു.

വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ മുതൽ ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഉള്ളടക്ക സൃഷ്ടി വരെ വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളമുള്ള എണ്ണമറ്റ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ അവിഭാജ്യ ഘടകമായി എൽഎൽഎമ്മുകൾ മാറുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, എൽഎൽഎമ്മുകൾ വിശ്വസനീയവും പക്ഷപാതരഹിതവും സുരക്ഷിതവുമായ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് അവയുടെ പ്രവർത്തനത്തിന്റെ ധാർമ്മികവും സുരക്ഷാവുമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങളെയും ഞങ്ങൾ അഭിമുഖീകരിക്കണം.

പരിശീലനത്തിനായി ഈ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റയുടെ സ്കെയിൽ ഇതിന്റെ ഒരു ഭാഗമാണ്, ഇത് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, എൽഎൽഎമ്മുകളുടെ സമീപകാല ഉയർച്ചയെ മുൻ ശ്രമങ്ങളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാക്കുന്നു. “വലിയ ഭാഷാ മോഡലിൽ” “വലിയ” എന്ന പദം അത്രമാത്രമാണ്. ഈ മോഡലുകളുടെ ശക്തി അവരുടെ പരിശീലനത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ChatGPT യുടെ കാര്യത്തിൽ, ഇത് ഓൺലൈനിൽ വായിക്കാവുന്ന എല്ലാം ആകാം. ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഉദ്ദേശ്യമുള്ള എൽഎൽഎമ്മുകൾക്ക്, ഈ പരിശീലന ഡാറ്റ വളരെ ചെറുതായിരിക്കാം, പക്ഷേ അവരുടെ പ്രത്യേക ജോലിയിൽ കൂടുതൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. സമീപകാലം വരെ ഈ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ചെലവും നിരോധിതമായിരുന്നു, അതിൽ കോടിക്കണക്കിന് ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു; നന്നായി പരിശീലനം ലഭിച്ച ഒരു മോഡൽ (ഉറവിടം) നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ചെലവ് ദശലക്ഷങ്ങളിലേക്ക് എത്താം.

LLM സുരക്ഷയുടെ പ്രാധാന്യം

എൽഎൽഎമ്മുകളുടെ ഉപയോഗം വികസിക്കുകയും ഈ മോഡലുകൾ വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലേക്കും പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിലേക്കും കൂടുതൽ സംയോജിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ, എൽഎൽഎം നയിക്കുന്ന സിസ്റ്റങ്ങളുടെ വിശ്വാസ്യതയും സുരക്ഷയും ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് എൽഎൽഎമ്മുകൾ ഉയർത്തുന്ന വെല്ലുവിളികളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യേണ്ടത് നിർണായകമാണ്. തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ (അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ), തെറ്റായ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ (അല്ലെങ്കിൽ മതിഭ്രമങ്ങൾ) സൃഷ്ടിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ള ജനപ്രിയ നടപ്പാക്കലുകൾ എന്നിവയെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള വെല്ലുവിളികൾ ഞങ്ങൾക്ക് പരിചിതമാണെങ്കിലും, ഒരു ഓർഗനൈസേഷനിലേക്ക് എൽഎൽഎമ്മുകളെ സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ മറ്റ് വെല്ലുവിളികൾക്ക് വ്യക്തത ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം. ഈ മറ്റ് സുരക്ഷാ വെല്ലുവിളികളിൽ ചിലത് ഇതാ:

സ്വകാര്യത ആശങ്കകൾ

എൽഎൽഎമ്മുകൾ അശ്രദ്ധമായി സെൻസിറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തിയേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, രഹസ്യസ്വഭാവമുള്ള ഡാറ്റ മനഃപൂർവ്വം തുറന്നുകാട്ടുന്ന അല്ലെങ്കിൽ സ്വകാര്യതാ ചട്ടങ്ങൾ ലംഘിക്കുന്ന ടെക്സ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കാൻ അവർക്ക് കഴിയും, ഇത് സ്വകാര്യതാ ലംഘനങ്ങൾക്കും നിയമപരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾക്കും കാരണമാകുന്നു.

പക്ഷപാതവും വിവേചനവും

എൽഎൽഎമ്മുകൾക്ക് അവരുടെ പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ പക്ഷപാതം പാരമ്പര്യമായി ലഭിക്കും, സാമൂഹിക പക്ഷപാതം നിലനിർത്താൻ സാധ്യതയുണ്ട് അല്ലെങ്കിൽ അന്യായമോ വിവേചനപരമോ ആയ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. പക്ഷപാതത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതും എൽഎൽഎം ഔട്ട്പുട്ടുകളിൽ നീതി ഉറപ്പാക്കുന്നതും ഒരു പ്രധാന വെല്ലുവിളിയാണ്.

വിപരീത ആക്രമണങ്ങൾ

നൂതന സാങ്കേതികവിദ്യ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, പരമ്പരാഗത സാങ്കേതികവിദ്യകളെപ്പോലെ എൽഎൽഎമ്മുകളും വിപരീത ആക്രമണങ്ങൾക്ക് ഇരയാകുന്നു. മോഡൽ കബളിപ്പിക്കാനോ കൈകാര്യം ചെയ്യാനോ ആക്രമണകാരികൾക്ക് മനഃപൂർവ്വം ഡാറ്റ ഇൻപുട്ട് ചെയ്യാൻ കഴിയും. അത്തരം ആക്രമണങ്ങൾ തെറ്റായ അല്ലെങ്കിൽ ദോഷകരമായ പ്രതികരണങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. എൽഎൽഎമ്മിന്റെ സ്വഭാവത്തെയും അതിന്റെ ആക്സസിനെയും ആശ്രയിച്ച്, “കൺഫ്യൂസ്ഡ് ഡെപ്യൂട്ടി” ആക്രമണം എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു പുതിയ തരം ഭീഷണി, അവിടെ ഒരു ക്ഷുദ്ര ഉപയോക്താവ് ഉടനടി കുത്തിവയ്പ്പിലൂടെ എൽഎൽഎമ്മിനെ അവർക്ക് വേണ്ടി ആസൂത്രിതമല്ലാത്ത പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്താൻ കാരണമാകും. എൽഎൽഎമ്മിന്റെ സ്വഭാവത്തെയും അതിന്റെ ആക്സസിനെയും ആശ്രയിച്ച്, “കൺഫ്യൂസ്ഡ് ഡെപ്യൂട്ടി” ആക്രമണം എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു പുതിയ തരം ഭീഷണി ഉപയോഗിക്കാം, അതിൽ ഒരു ദോഷകരമായ ഉപയോക്താവ് ഉടനടി കുത്തിവയ്പ്പിലൂടെ എൽഎൽഎമ്മിനെ അവർക്ക് വേണ്ടി ആസൂത്രിതമല്ലാത്ത പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്താൻ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു.

നിയമപരവും ധാർമ്മികവുമായ അപകടസാധ്യതകൾ

എൽഎൽഎം സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഉള്ളടക്കം നിയമപരവും ധാർമ്മികവുമായ ചോദ്യങ്ങൾ ഉയർത്തുകയോ പകർപ്പവകാശമോ ബൗദ്ധിക സ്വത്തവകാശമോ ലംഘിക്കുകയോ ചെയ്യാം. പരിശീലനത്തിനായി നിരവധി ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാൻ അനുമതി ലഭിക്കാത്തതിനാൽ ചാറ്റ്ജിപിടി ഈ വിഷയത്തിൽ ചാറ്റ്ജിപിടി വളരെയധികം സൂക്ഷ്മപരിശോധനയ്ക്ക് വിധേയമായിട്ടുണ്ട്, ഈ പ്രശ്നം നിലവിൽ കോടതികളിലൂടെ കടന്നുപോകുന്നു (https://www.bbc.com/news/technology-66866577). സാധ്യതയുള്ള കേസുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ പരിശീലന ഡാറ്റ പരിശോധിക്കുകയും അത് ധാർമ്മികവും നിയമപരമായി സ്വീകാര്യവുമായ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. നിലവിലുള്ള ഈ കേസുകൾ ദീർഘകാലത്തേക്ക് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുമെന്ന് അജ്ഞാതമാണ്, പക്ഷേ ഫലങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന ഈ മോഡലുകൾക്ക് ദൂരവ്യാപകമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കും, ഇത് ഈ പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ആദ്യകാല സ്വീകർത്താക്കളെ ബാധിക്കും.

എൽഎൽഎം മോഡലുകളുടെ സുരക്ഷ

എൽഎൽഎമ്മുകൾ ഹോസ്റ്റുചെയ്യുന്ന ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറും സംവിധാനങ്ങളും സുരക്ഷിതമായിരിക്കണം. എൽഎൽഎം മോഡലുകളിലേക്കോ അവയുടെ സെർവറുകളിലേക്കോ അനധികൃത ആക്സസ് ഡാറ്റാ ലംഘനത്തിനോ മോഡലിന്റെ പെരുമാറ്റത്തിൽ കൃത്രിമത്വത്തിനോ കാരണമാകും. എൽഎൽഎം ആന്തരിക ഉപയോഗത്തിന് മാത്രമോ ബാഹ്യ ഉപയോഗങ്ങൾക്കോ വേണ്ടിയുള്ളതാണെങ്കിലും ഇത് ശരിയാണ്. എൽഎൽഎമ്മിന്റെ സുരക്ഷ ഉറപ്പാക്കുന്നതിൽ സുരക്ഷയ്ക്കുള്ള എല്ലാ പരമ്പരാഗത സമീപനങ്ങളും DevSecOps, MLSecOps എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

മറ്റ് ദോഷകരമായ ഉപയോഗ കേസുകൾ

വിദ്വേഷ പ്രസംഗം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതോ അക്രമത്തിന് പ്രേരിപ്പിക്കുന്നതോ തീവ്രവാദ പ്രത്യയശാസ്ത്രങ്ങൾ പ്രചരിപ്പിക്കുന്നതോ ആയ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കാൻ ക്ഷുദ്ര ഉപയോക്താക്കൾക്ക് എൽഎൽഎമ്മുകൾ ഉപയോഗിക്കാം. ബിസിനസിന്റെ ബ്രാൻഡിന് അത്ര നല്ലതല്ല. എൽഎൽഎം ലാൻഡ്സ്കേപ്പ് നിലവിൽ അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്, ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ സ്വീകരിക്കുമ്പോൾ, ദോഷകരമായ അഭിനേതാക്കൾക്ക് ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം എന്നതിന്റെ പൂർണ്ണ വ്യാപ്തിയിൽ ഞങ്ങൾ ഇതുവരെ കണ്ടിട്ടില്ലാത്ത നൂതന ആക്രമണങ്ങളും ഉൾപ്പെടുമെന്നതിൽ സംശയമില്ല. ഈ കഴിഞ്ഞ വർഷം ഡെഫ്കോണിൽ, ആയിരക്കണക്കിന് ഹാക്കർമാർ ജനപ്രിയ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് പ്രോഗ്രാമുകൾ ഹാക്ക് ചെയ്യാനുള്ള ശ്രമങ്ങളിൽ പങ്കെടുത്തു, അധിക ഭീഷണികളും ദുർബലതകളും കണ്ടെത്തുന്നതിനും എഐകൾ തെമ്മാടികളാകാൻ കാരണമാകുന്നു (https://www.npr.org/2023/08/15/1193773829/what-happens-when-thousands-of-hackers-try-to-break-ai-chatbots).

ഈ സുരക്ഷാ വെല്ലുവിളികളെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നതിന് ഡെവലപ്പർമാർ, ഗവേഷകർ, നയരൂപകർത്താക്കൾ, വിശാലമായ കമ്മ്യൂണിറ്റി എന്നിവയിൽ നിന്ന് സമഗ്രമായ ശ്രമം ആവശ്യമാണ്. തിങ്കളാഴ്ച (10/ 30 / 2023), ബൈഡൻ-ഹാരിസ് ഭരണകൂടം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സുരക്ഷയ്ക്കും സുരക്ഷയ്ക്കും പുതിയ മാനദണ്ഡങ്ങൾ നിശ്ചയിച്ച് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ അപകടസാധ്യതകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു പുതിയ എക്സിക്യൂട്ടീവ് ഉത്തരവ് പുറപ്പെടുവിച്ചു. എന്നാൽ വാഷിംഗ്ടണിലെ നയരൂപകർത്താക്കൾ മാത്രമല്ല തിരക്കിലായിരിക്കുന്നത്; ഒഡബ്ല്യുഎഎസ്പി (ഓപ്പൺ വെബ് ആപ്ലിക്കേഷൻ സെക്യൂരിറ്റി പ്രോജക്റ്റ്) കമ്മ്യൂണിറ്റി ഒഡബ്ല്യുഎഎസ്പി ടോപ്പ് 10 എൽഎൽഎം പ്രോജക്റ്റ് (https://www.llmtop10.com/) സൃഷ്ടിച്ചുകൊണ്ട് എൽഎൽഎമ്മുകളിലേക്ക് ശ്രദ്ധ വ്യാപിപ്പിച്ചു. ഡെവലപ്പർമാർ, ഓർഗനൈസേഷനുകൾ, ഗവേഷകർ എന്നിവർക്ക് മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശവും മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങളും വാഗ്ദാനം ചെയ്തുകൊണ്ട് എൽഎൽഎമ്മുകളുടെ ഏറ്റവും നിർണായക സുരക്ഷാ അപകടസാധ്യതകൾ തിരിച്ചറിയാനും ലഘൂകരിക്കാനും ഈ പ്രോജക്റ്റ് ശ്രമിക്കുന്നു. എൽഎൽഎമ്മുകളുടെ വിന്യാസം സുരക്ഷിതമാക്കുന്നതിന് തുടർച്ചയായ ഗവേഷണവും സഹകരണവും അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. മികച്ച 10 എൽഎൽഎം പ്രോജക്റ്റ് അതിശയകരമായ ജോലി ചെയ്യുന്നതിനാൽ ഞങ്ങൾ ഇവിടെ പത്ത് ദുർബലതകളിലൂടെ കടന്നുപോകില്ല, കൂടാതെ ഒരു എൽഎൽഎം പ്രോജക്റ്റിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ആർക്കും വായന ആവശ്യമാണ്. പകരം, ഒരു മൂന്നാം കക്ഷി സുരക്ഷാ പെന്റസ്റ്റിനുള്ള നിലവിലുള്ള സമീപനങ്ങൾ പര്യാപ്തമല്ലാത്തത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് നമുക്ക് ചർച്ച ചെയ്യാം.

എന്തുകൊണ്ടാണ് നിലവിലുള്ള സമീപനങ്ങൾ പര്യാപ്തമല്ലാത്തത്.

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അവരുടെ ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയകളിലേക്ക് സമന്വയിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള യാത്രയുടെ വിവിധ ഘട്ടങ്ങളിലുള്ള ക്ലയന്റുകളുമായുള്ള ചർച്ചകളിൽ നിന്ന് ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ വ്യത്യസ്തമാണെന്ന് അവർക്കറിയാം, പക്ഷേ അവരുടെ സുരക്ഷാ ആശങ്കകളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ശരിയായ സമീപനം ഇപ്പോഴും നിർണ്ണയിക്കുന്നു. എന്തുകൊണ്ടാണ് ഈ പ്രത്യേക സാങ്കേതികവിദ്യ ഇത്ര സവിശേഷമായിരിക്കുന്നത്? ഞങ്ങൾ മറ്റൊരു എപിഐ അല്ലെങ്കിൽ മൂന്നാം കക്ഷി ഘടകവുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നില്ലേ? മിക്ക കേസുകളിലും, ഏറ്റവും നിർണായകമായ പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ ഒരു ഡൈനാമിക് ആപ്ലിക്കേഷൻ പെന്റസ്റ്റ് പര്യാപ്തമാണ്, മാത്രമല്ല കർശനമായ സുരക്ഷിത കോഡ് അവലോകനവുമായി സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ അതിലും കൂടുതലാണ്. എൽഎൽഎം സുരക്ഷയിലേക്കുള്ള ശരിയായ സമീപനത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ്, ഈ സമീപനം അപര്യാപ്തമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്നും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ അതുല്യമായ വെല്ലുവിളികളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പരിഹാരങ്ങളിലൊന്ന് മാത്രമാണെന്നും ഞങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കണം. നമുക്ക് ഇനിയും മുന്നോട്ട് പോകണം.

ഉപഭോക്തൃ സേവന ശ്രമങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നതിന് ബിസിനസ്സ് ഒരു മൂന്നാം കക്ഷി ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപകരണവുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്ന സാഹചര്യം പരിഗണിക്കുക. നിങ്ങളുടെ സാധാരണ വെബ്സൈറ്റ് ചാറ്റ്ബോട്ടിനെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക: ചാറ്റ്ബോട്ട് ഓർഗനൈസേഷന്റെ പ്രാഥമിക വെബ്സൈറ്റിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുകയും അതിന്റെ വാർഷിക ആപ്ലിക്കേഷൻ പെന്റസ്റ്റിനായി വരികയും ചെയ്യുന്നു. ചാറ്റ്ബോട്ടും അതിന്റെ മൂന്നാം കക്ഷി എപിഐകളും വ്യാപ്തിയിലാണെന്നും ദോഷകരമായ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന് എൽഎൽഎമ്മുകൾ പരീക്ഷിക്കുന്നതിൽ പെന്റസ്റ്ററിന് പരിചയമുണ്ടെന്നും കരുതുക. ഈ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന്, ക്രോസ്-സൈറ്റ് സ്ക്രിപ്റ്റിംഗ് (എക്സ്എസ്എസ്) അല്ലെങ്കിൽ എസ്ക്യുഎൽ ഇഞ്ചക്ഷൻ (എസ്ക്യുഎൽഐ) പോലുള്ള സാധാരണ ദുർബലതകൾക്കായി പെന്റസ്റ്ററിന് ചാറ്റ്ബോട്ട് പരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയും. ചാറ്റ്ബോട്ട് ഉടനടി കുത്തിവയ്പ്പിന് ഇരയാകുമോ എന്നും ടെസ്റ്ററിന് കാണാൻ കഴിയും. പാടില്ലാത്ത വിവരങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്താൻ ചാറ്റ്ബോട്ടിനെ കബളിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമോ? പരിശീലനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, നിങ്ങളുടെ ഓർഗനൈസേഷനെ കുറിച്ച് വെളിപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന ഏത് വിവരങ്ങളിലേക്ക് ഈ ചാറ്റ്ബോട്ടിന് ആക്സസ് ഉണ്ട്? സംയോജനത്തിന്റെ യഥാർത്ഥ സ്വഭാവത്തെ ആശ്രയിച്ച്, ഇത് വളരെയധികം ആയിരിക്കില്ല. എന്നിരുന്നാലും, നമുക്ക് കുഴിച്ചുകൊണ്ടേയിരിക്കാം, മറ്റ് ചില ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കാം. ഒരു എൽഎൽഎം അതിന്റെ പരിശീലനം പോലെ മികച്ചതാണ്, ഇത് അതിന്റെ പരിശീലന ഡാറ്റ പോലെ മികച്ചതാണ്. ഏത് ഡാറ്റയിലാണ് ഈ മോഡൽ പരിശീലനം നൽകുന്നത്? പരിശീലനം മോഡലിലേക്ക് പക്ഷപാതം അവതരിപ്പിക്കുന്നില്ലെന്ന് ഡവലപ്പർമാർ എങ്ങനെ ഉറപ്പാക്കും? പരിശീലന ഡാറ്റ തന്നെ പക്ഷപാതപരമാണെങ്കിൽ എന്തുചെയ്യും? ഒരു പരമ്പരാഗത ആപ്ലിക്കേഷൻ പെന്റസ്റ്റിൽ നിന്ന് ഇതിനെ സമീപിക്കുന്ന ഒരു പെന്റസ്റ്ററിന് ഉത്തരം നൽകാൻ കഴിയാത്ത പ്രധാനപ്പെട്ട ചോദ്യങ്ങളാണിവ.

ഈ ഉദാഹരണം ഇനിയും എടുക്കാം. ഈ മൂന്നാം കക്ഷി സംയോജനം നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നില്ലെന്ന് ബിസിനസ്സ് നിഗമനം ചെയ്യുകയും അത് വീട്ടിൽ കൊണ്ടുവരുന്നത് മികച്ച സമീപനമായിരിക്കുമെന്ന് തീരുമാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കമ്പനിയുടെ ഡാറ്റയിൽ പരിശീലനം ലഭിച്ച ഒരു ഇഷ് ടാനുസൃത മോഡൽ വികസിപ്പിക്കുന്നത് ഞങ്ങളുടെ ധീരരായ ഉപഭോക്തൃ സേവന ആളുകളെ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് മികച്ച രീതിയിൽ സേവിക്കാൻ സഹായിക്കും. ഈ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കൃത്യമായി എന്ത് ഡാറ്റയാണ് ഉപയോഗിക്കാൻ പോകുന്നത്? ഈ ഡാറ്റ എവിടെയാണ് സംഭരിക്കുന്നത്? ആര് ക്കാണ് ഇതിലേക്ക് പ്രവേശനമുള്ളത്? ആ വിതരണ ശൃംഖല സുരക്ഷാ പ്രശ്നങ്ങൾ ഓർമ്മയുണ്ടോ? മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡലുകളോ മൂന്നാം കക്ഷികളിൽ നിന്നുള്ള പരിശീലന ഡാറ്റയോ ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ അവ ഇവിടെയും ബാധകമാണ്.

ഇപ്പോൾ ഞങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ പെൻടെസ്റ്റുകളിൽ ഞങ്ങൾ സജീവമായി കാണുന്ന ഒരു പ്രശ്നം എൽഎൽഎമ്മുകളുമായി “നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ അന്വേഷിക്കുക” സമീപനം സ്വീകരിക്കാൻ ഒരു ഓർഗനൈസേഷൻ തീരുമാനിക്കുമ്പോഴാണ്. ഡോക്യുമെന്റുകൾ പാർസ് ചെയ്യാൻ ഒരു ഡോക്യുമെന്റ്-ഹെവി ഓർഗനൈസേഷൻ ഈ എൽഎൽഎം ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതുവഴി ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അവയെക്കുറിച്ച് സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കാൻ കഴിയും. ഈ കേസിൽ ഇഷ് ടാനുസൃത പരിശീലനം ഇല്ല; ചാറ്റ്ബോട്ടിന് ഈ ഡോക്യുമെന്റുകളിലെ അസംസ്കൃത ഡാറ്റയിലേക്ക് പ്രവേശനമുണ്ട്. ഒരു ദോഷകരമായ ഉപയോക്താവ് ഈ വിവരങ്ങളിൽ ഭൂരിഭാഗവും വെളിപ്പെടുത്താൻ എൽഎൽഎമ്മിനെ പ്രേരിപ്പിച്ചേക്കാം. ഒരു എൽഎൽഎമ്മിന് അമിതമായ ഏജൻസി നൽകുന്നതിന്റെ ഡൗൺസ്ട്രീം പ്രത്യാഘാതങ്ങളും ചാറ്റ് ചരിത്രത്തെയും അസംസ്കൃത ഡാറ്റയെയും കുറിച്ച് എന്തുചെയ്യണമെന്നും ഉണ്ട്.

ഒരു സാധാരണ ആപ്ലിക്കേഷൻ പെന്റസ്റ്റിന് വെളിച്ചത്ത് കൊണ്ടുവരാൻ കഴിയാത്ത തീരുമാനങ്ങളാണിവ. ഞങ്ങൾക്ക് അവിടെ ഒരു സുരക്ഷിത കോഡ് അവലോകനം ഉൾപ്പെടുത്താൻ കഴിയും, പക്ഷേ അതിനും പരിമിതികളുണ്ട്. മറ്റൊരു കോണിൽ നിന്ന് അതിനെ സമീപിക്കുമ്പോൾ, നമുക്ക് ഒരു വാസ്തുവിദ്യാ വിലയിരുത്തലിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കാം, പക്ഷേ അത് കഥയുടെ ഒരു ഭാഗം മാത്രമേ പറയൂ.

ശരിയായ സമീപനം എന്താണ്?

എൽഎൽഎം അപകടസാധ്യതകളെ ഞങ്ങൾ എങ്ങനെ അഭിസംബോധന ചെയ്യും?

ഒഡബ്ല്യുഎഎസ്പി ടോപ്പ് 10 എൽഎൽഎം പ്രോജക്റ്റ് നിരവധി ദുർബലത വിഭാഗങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നുവെന്ന് കാണാൻ മാത്രമേ ഇത് വേഗത്തിൽ നോക്കുന്നുള്ളൂ. ഇൻപുട്ട് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, ഡാറ്റ മൂല്യനിർണ്ണയം, വിവരങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തൽ, സേവന നിഷേധം എന്നിവ പോലുള്ള പരിചിതമായ ചില കാര്യങ്ങൾ ഞങ്ങൾ ഇവിടെ കാണുന്നു. ഒരു ക്ഷുദ്ര ഹാക്കർ നിങ്ങളുടെ പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ മനഃപൂർവ്വം വിഷം കലർത്തുന്നത് പോലുള്ള ചിലരെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങളെ ബോധവാന്മാരാക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഒഡബ്ല്യുഎഎസ്പി ടോപ്പ് 10 എൽഎൽഎമ്മിലെ ഡയഗ്രം (ചുവടെ കാണുക) എൽഎൽഎം ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡാറ്റാ ഫ്ലോയിൽ ഈ ദുർബലതകൾ സ്ഥാപിക്കുന്നതിലൂടെ ഈ പോയിന്റ് കൂടുതൽ ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നു.

നിങ്ങളുടെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് പ്രോജക്റ്റ് ഉറച്ച നിലയിലാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഒരു ബാഹ്യ ബ്ലാക്ക് ബോക്സ് ആപ്ലിക്കേഷൻ പെന്റസ്റ്റ് ചെയ്താൽ മാത്രം പോരാ. ഒരു സമീപനത്തിൽ ചലനാത്മക പരിശോധന ഉൾപ്പെടണം, പക്ഷേ വാസ്തുവിദ്യയുടെയും പരിശീലന രീതികളുടെയും അവലോകനം ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഈ മേഖലകളിലെല്ലാം വൈദഗ്ധ്യമുള്ള ആളുകളെ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിനും കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ പോകേണ്ടതുണ്ട്. ആപ്ലിക്കേഷൻ പേന ടെസ്റ്റിംഗ് മാത്രമല്ല, DevSecOps, MLSecOps എന്നിവയെക്കുറിച്ചും അവർക്ക് അറിയാം.

അതൊരു ചെറിയ കാര്യമല്ല. പലർക്കും ഒറ്റയ്ക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയാത്ത ഒന്ന്. നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ടീം ഉണ്ടെങ്കിൽ നന്നായിരിക്കും. അതുകൊണ്ടാണ് ഞങ്ങളുടെ തന്ത്രപരവും തന്ത്രപരവുമായ ആപ്ലിക്കേഷൻ സുരക്ഷാ ടീമുകൾക്കിടയിൽ ഒരു ക്രോസ് കട്ടിംഗ് ടീം ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു ഹൈബ്രിഡ് സമീപനത്തോടെ ഞങ്ങൾ എഐ / എൽഎൽഎം വിലയിരുത്തലുകളെ സമീപിക്കുന്നത്. എൽഎൽഎം ആപ്ലിക്കേഷന്റെ എല്ലാ വശങ്ങളും ഞങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നു. ഡൈനാമിക് ടെസ്റ്റിംഗിലൂടെ ഞങ്ങൾ അതിന്റെ റൺടൈം വശങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കുകയും സംയോജനവും നിയന്ത്രണ പ്രശ്നങ്ങളും തിരിച്ചറിയുന്നതിന് ഒരു ആർക്കിടെക്ചർ അവലോകനം നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. പരിശീലന ഡാറ്റ അല്ലെങ്കിൽ പരിശീലന പ്രക്രിയയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രശ്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിന് ഞങ്ങൾ ഒരു വിതരണ ശൃംഖല അവലോകനം നടത്തുന്നു.

ഉപസംഹാരം

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മുന്നേറ്റങ്ങൾ, ഭാഷയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വിവിധ ജോലികൾ ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ്, വൈവിധ്യം, നൂതനാശയ സാധ്യതകൾ എന്നിവ കാരണം എൽഎൽഎമ്മുകൾ ജനപ്രിയമായി. അവരുടെ ജനപ്രീതി തുടരാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, നിലവിലുള്ള സുരക്ഷാ നടപടികളിൽ ട്വിസ്റ്റുകളും നമുക്ക് കൂടുതൽ പരിചിതമായിരിക്കേണ്ട പുതിയ അപകടസാധ്യതകളും കൊണ്ടുവരുന്നു. ഈ അപകടസാധ്യതകളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിന് എല്ലാ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്നും സിസ്റ്റത്തെ സമഗ്രമായി കാണാൻ കഴിയുന്ന ഒരു മൾട്ടി ഡിസിപ്ലിനറി ടീം ആവശ്യമാണ്. നിലവിലുള്ള ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ലാൻഡ്സ്കേപ്പിനെക്കുറിച്ചും അത് എവിടേക്കാണ് പോകുന്നതെന്നും പരിചിതമായ ഒരു ടീം.