Meta enthüllt "Purple Llama": ein umfassendes KI-Sicherheits-Toolkit für Entwickler
Summary:
Meta stellt "Purple Llama" vor, ein Toolkit mit Sicherheitsmaßnahmen für generative KI-Modelle. Diese Tool-Suite unterstützt Entwickler bei der Erstellung sicherer Anwendungen mit generativen KI-Modellen. Der Begriff "Purple Llama" leitet sich von den kombinierten Strategien "Red Teaming" (proaktive Angriffe zur Identifizierung von Fehlern) und "Blue Teaming" (reaktive Strategien zur Minderung von Bedrohungen) ab. Das Toolkit umfasst Metriken zur Quantifizierung von Bedrohungen, die Bewertung der Häufigkeit unsicherer Codevorschläge und kontinuierliche Auswertungen zur Bekämpfung von Cyberangriffen. Die Hauptabsicht besteht darin, unsichere Codes und unerwünschte Ausgaben in der Modell-Pipeline zu reduzieren und so die Ausnutzungsmöglichkeiten für Cyberkriminelle zu verringern.
Am 7. Dezember wurde mit freundlicher Genehmigung von Meta eine Reihe von Tools vorgestellt, die für die Sicherheit und das Benchmarking von generativen Modellen der künstlichen Intelligenz entwickelt wurden. Das als "Purple Llama" bezeichnete Toolkit wurde entwickelt, um Entwickler beim sicheren Konstruieren mit generativen KI-Tools zu unterstützen, darunter Llama-2, ein Open-Source-Modell von Meta. Das Ziel von Purple Llama ist es, gleiche Wettbewerbsbedingungen für den Aufbau sicherer und verantwortungsvoller generativer KI-Erfahrungen zu schaffen. Es umfasst lizenzierbare Werkzeuge, Evaluierungen und Modelle für die kommerzielle Nutzung und Forschung.
Der Begriff "Purple" in "Purple Llama" bezieht sich auf eine Kombination aus "Blue Teaming" und "Red Teaming", wie aus einer Umkehrung von Meta hervorgeht. Red Teaming verfolgt eine Strategie, bei der Entwickler oder interne Tester gezielt Angriffe auf ein KI-Modell starten, um potenzielle Fehler, Störungen oder unerwünschte Ausgaben und Interaktionen zu identifizieren. Diese Vorgehensweise ermöglicht es Entwicklern, Strategien gegen potenzielle schädliche Angriffe zu entwickeln und sich gegen Sicherheitsfehler zu verteidigen. Blue Teaming dient als das vergleichende Gegenteil, bei dem Entwickler oder Tester Red-Teaming-Angriffen entgegenwirken, um notwendige Strategien zur Minderung realer Bedrohungen für Client- oder Verbrauchermodelle in der Produktion zu identifizieren.
Meta weist darauf hin, dass die Verschmelzung von defensiven (blaues Team) und offensiven (rotes Team) Positionen der Schlüssel ist, um die Herausforderungen, die generative KI mit sich bringt, wirklich zu bewältigen. Purple-Teaming vereint daher die Verantwortlichkeiten beider Teams und stellt eine gemeinsame Anstrengung dar, um potenzielle Risiken zu bewerten und zu minimieren.
Meta behauptet, dass mit dieser Veröffentlichung die erste Suite von Cybersicherheitsbewertungen für Large Language Models (LLMs) vorgestellt wurde. Es umfasst Metriken zur Quantifizierung des LLM-Cybersicherheitsrisikos, Tools zur Bewertung der Häufigkeit unsicherer Codevorschläge und Tools zur Bewertung von LLMs, um die Generierung von schädlichem Code oder die Unterstützung von Cyberangriffen zu erhöhen. Das Hauptziel besteht darin, das System in Modell-Pipelines zu integrieren, um unsichere Codes und unerwünschte Ausgaben zu verringern und gleichzeitig die Vorteile von Modell-Exploits für Cyberkriminelle zu begrenzen. Wie das Meta-KI-Team erklärt, zielt die erste Version darauf ab, Tools zur Bewältigung von Risiken bereitzustellen, die in den Verpflichtungen des Weißen Hauses hervorgehoben werden.
Published At
12/7/2023 9:30:00 PM
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