Trong vài năm gần đây, mối đe dọa LLM (Large Language Models) đã trở thành vấn đề đáng lo ngại, khi những tiến bộ vượt bậc của mô hình LLM không chỉ cải thiện năng suất làm việc mà còn tác động đến các ứng dụng như tự động hóa, tạo nội dung, trợ lý ảo và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, sự phát triển này cũng mang đến những rủi ro tiềm ẩn. Khi mà LLM có thể bị lạm dụng để tạo ra thông tin sai lệch, tấn công an ninh mạng hoặc vi phạm quyền riêng tư. Điều này sẽ đe dọa an ninh của toàn bộ hệ thống.
Để đối phó với các mối đe dọa này, việc bảo vệ LLM khỏi các cuộc tấn công là vô cùng quan trọng. Skyhigh Secure Service Edge (SSE), đơn vị tiên phong trong lĩnh vực bảo mật AI, cung cấp khung bảo mật toàn diện. Skyhigh SSE có thể giải quyết được các mối đe dọa trong danh sách Top 10 mối đe dọa LLM 2025 của OWASP. Đảm bảo rằng các hệ thống AI luôn được bảo mật và tuân thủ các chuẩn mực đạo đức. Hãy cùng Mi2 khám phá Top 10 mối đe doạ LLM và cách Skyhigh SSE giúp giảm thiểu chúng.
Mối đe dọa LLM là gì?
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là các mô hình AI được huấn luyện với một lượng dữ liệu khổng lồ, có khả năng hiểu và tạo ra văn bản giống con người. Dù mang lại rất nhiều lợi ích trong việc tự động hóa và tối ưu hóa công việc, LLM cũng có thể bị lợi dụng vào mục đích xấu. Những mối đe dọa từ LLM có thể ảnh hưởng đến sự an toàn của dữ liệu, hệ thống bảo mật và thậm chí cả danh tiếng của các tổ chức. Ví dụ về các mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến hiện nay có thể kể đến:
- GPT-4 (OpenAI): Được sử dụng trong ChatGPT, có khả năng tạo văn bản tự nhiên, hỗ trợ sáng tạo nội dung và lập trình.
- Gemini (Google DeepMind): Tập trung vào khả năng đa phương thức, có thể xử lý văn bản, hình ảnh, âm thanh.
- Claude (Anthropic): Được thiết kế với mục tiêu an toàn và đạo đức trong AI, hướng tới đối thoại tự nhiên.
- DeepSeek (DeepSeek AI): Tập trung vào mã nguồn mở, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp trong lập trình và sáng tạo nội dung.
(Nguồn ảnh: aisera.com)
Top 10 mối đe dọa LLM: Skyhigh SSE hỗ trợ ngăn chặn như thế nào?
Dưới đây là danh sách Top 10 mối đe dọa LLM theo OWASP. Tập trung vào những rủi ro tiềm ẩn trong đầu vào, đầu ra, quá trình huấn luyện và chuỗi cung ứng. Cũng như cách Skyhigh SSE có thể giúp giảm thiểu chúng:
LLM01: Tấn công Prompt Injection
Prompt Injection là hành vi thao túng hành vi của LLM thông qua các đầu vào độc hại, làm ảnh hưởng đến kết quả và dữ liệu nhạy cảm.
Giải pháp với Skyhigh SSE:
- Chỉ cho phép truy cập vào các dịch vụ AI đáng tin cậy thông qua Shadow IT và lọc URL.
- Chặn các lệnh nhắc độc hại bằng chính sách DLP và cơ chế lọc đầu vào/đầu ra.
- Bảo mật tương tác AI bằng Remote Browser Isolation (RBI).
- Xác thực và kiểm tra đầu ra để phát hiện các thao túng độc hại.
LLM02: Rò rỉ thông tin nhạy cảm
LLM có thể vô tình tiết lộ thông tin nhạy cảm như danh tính cá nhân (PII), hồ sơ sức khỏe, dữ liệu tài chính hoặc bí mật doanh nghiệp nếu không được kiểm soát đúng cách.
Giải pháp với Skyhigh SSE:
- Làm sạch và ẩn danh dữ liệu đầu vào để bảo vệ thông tin nhạy cảm.
- Áp dụng chính sách DLP để phát hiện và ngăn chặn rò rỉ dữ liệu.
- Thực thi quyền truy cập tối thiểu để hạn chế phạm vi tiếp cận dữ liệu.
LLM03: Lỗ hổng trong chuỗi cung ứng
LLM có thể chứa nhiều lỗ hổng bảo mật, ảnh hưởng đến tính toàn vẹn của dữ liệu huấn luyện, mô hình và nền tảng triển khai. Đặc biệt từ các mô hình bên thứ ba hoặc dữ liệu nguồn mở.
Giải pháp với Skyhigh SSE:
- Chỉ sử dụng nhà cung cấp đã được xác minh thông qua quản lý Shadow IT.
- Kiểm tra tính toàn vẹn và rủi ro của các thành phần bên ngoài.
- Làm sạch dữ liệu huấn luyện, plugin và mô hình trước khi sử dụng.
LLM04: Nhiễm độc dữ liệu và mô hình
Kẻ tấn công chèn dữ liệu độc hại vào quá trình huấn luyện, tinh chỉnh hoặc nhúng dữ liệu, làm thay đổi hành vi mô hình theo hướng có lợi cho chúng.
Giải pháp với Skyhigh SSE:
- Lọc nội dung độc hại bằng DLP.
- Xác minh nguồn dữ liệu để đảm bảo độ tin cậy.
- Giám sát hành vi LLM để phát hiện bất thường và ngăn chặn tấn công thao túng dữ liệu.
LLM05: Xử lý đầu ra không an toàn
Đầu ra không được kiểm tra có thể tiết lộ dữ liệu nhạy cảm hoặc dẫn đến các cuộc tấn công như XSS, CSRF, SQL Injection SSRF hoặc leo thang đặc quyền.
Giải pháp với Skyhigh SSE:
- Sử dụng firewall phản hồi để kiểm tra đầu ra.
- Áp dụng chính sách Zero Trust để kiểm soát chặt chẽ dữ liệu đầu ra.
- Ngăn chặn rò rỉ thông tin bằng RBI.
LLM06: Quyền hạn quá mức
LLM có thể có quyền truy cập quá mức, dẫn đến rủi ro tự động thực hiện hành động không mong muốn hoặc tương tác với hệ thống ngoài phạm vi cho phép.
Giải pháp với Skyhigh SSE:
- Hạn chế các chức năng thông qua kiểm soát đặc quyền.
- Đảm bảo chỉ các lệnh đã được phê duyệt mới có thể tương tác với hệ thống.
- Thực thi kiểm tra chéo và áp dụng quyền hạn tối thiểu để hạn chế quyền hạn quá mức.
LLM07: Rò rỉ lệnh hệ thống
LLM có thể vô tình tiết lộ chỉ thị hệ thống chứa thông tin nhạy cảm như khóa API, connection strings hoặc thông tin cấu hình.
Giải pháp với Skyhigh SSE:
- Áp dụng chính sách DLP để chặn truy cập vào lệnh hệ thống.
- Cô lập các cấu hình quan trọng.
- Lọc đầu ra để ngăn chặn rò rỉ thông tin.
LLM08: Lỗ hổng vector và nhúng dữ liệu
Hệ thống cơ sở dữ liệu vector và nhúng dữ liệu không được bảo mật có thể bị khai thác để thao túng hành vi mô hình hoặc truy cập trái phép.
Giải pháp với Skyhigh SSE:
- Áp dụng kiểm soát quyền truy cập để bảo vệ dữ liệu.
- Xác thực và làm sạch dữ liệu vector.
- Giám sát liên tục để phát hiện bất thường.
LLM09: Phát tán thông tin sai lệch
LLM có thể tạo ra nội dung không chính xác (hallucinations), gây mất uy tín và hiểu nhầm, làm ảnh hưởng đến độ tin cậy.
Giải pháp với Skyhigh SSE:
- Kết nối LLM với hệ thống RAG đáng tin cậy.
- Kiểm chứng đầu ra bằng các công cụ tự động và giám sát thủ công.
- Theo dõi tính nhất quán và sửa chữa thông tin sai lệch.
LLM10: Tiêu thụ tài nguyên không kiểm soát
Các yêu cầu quá mức có thể làm quá tải hệ thống và cạn kiệt tài nguyên.
Giải pháp với Skyhigh SSE:
- Áp dụng hạn chế băng tốc độ truy vấn và giám sát lưu lượng để duy trì sự ổn định.
- Giới hạn kích thước truy vấn bằng xác thực đầu vào.
- Quản lý tài nguyên linh hoạt bằng chính sách QoS và cân bằng tải.
Hướng đi tương lai: Bảo mật toàn diện cho AI với Skyhigh SSE
Tính liên kết chặt chẽ và định hướng dữ liệu của các hệ thống AI hiện đại đòi hỏi một phương pháp bảo mật chủ động ở cấp độ hệ thống. Skyhigh SSE là giải pháp tiên phong trong việc khắc phục toàn diện các lỗ hổng trong danh sách Top 10 mối đe dọa LLM của OWASP.
Bằng cách giảm thiểu các rủi ro như Prompt Injection, rò rỉ thông tin nhạy cảm và quyền hạn quá mức, Skyhigh SSE giúp các tổ chức bảo mật ứng dụng AI của họ mà không làm ảnh hưởng đến hiệu suất và khả năng mở rộng tối ưu.
Bảo mật tương lai của AI
Trong bối cảnh các mô hình LLM đang ngày càng phát triển, việc bảo vệ chúng khỏi các mối đe dọa bảo mật là vô cùng quan trọng. Skyhigh SSE cung cấp một giải pháp toàn diện để bảo vệ dữ liệu và các mô hình AI khỏi các cuộc tấn công. Với các tính năng giám sát dữ liệu, phát hiện hành vi bất thường và mã hóa bảo mật mạnh mẽ. Skyhigh SSE đảm bảo rằng hệ thống của các tổ chức, doanh nghiệp sẽ luôn hoạt động an toàn và hiệu quả mà không ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng.
Nếu các tổ chức, doanh nghiệp đang tìm kiếm một giải pháp bảo mật mạnh mẽ cho tổ chức của mình, đừng bỏ qua Skyhigh SSE. Đây là giải pháp giúp bảo vệ LLM và dữ liệu quan trọng của tổ chức, doanh nghiệp khỏi các mối đe dọa tiềm ẩn. Nhấp vào đây để khám phá cách Skyhigh Security tiên phong trong việc bảo vệ ứng dụng AI và dữ liệu trong kỷ nguyên số.
