Об эффективности защитников

Большие языковые модели (LLM) приобретают все большее значение, а чат-боты широко используются в коммерческой сфере для оказания помощи сотрудникам и ответа на вопросы клиентов. Для защиты репутации компании и обеспечения соответствия требованиям крайне важно, чтобы чат-боты не генерировали вредоносный контент, даже в случае преднамеренных атак с использованием джейлбрейка. Исследователи предлагают различные методы защиты LLM, известные как «защитные механизмы», для предотвращения генерации вредоносного контента и атак с использованием джейлбрейка. Цель данной статьи — всесторонний анализ существующих решений по защите и предоставление рекомендаций по выбору оптимального решения для конкретных сценариев. В исследовании сравнивались шесть различных методов защиты в трех версиях LLM (Mistral Large 24.02, Meta Llama 3-8B Instruct, Anthropic Claude 3.5 Sonnet), включая два базовых подхода, два облачных решения (AWS Guardrails, Azure AI Content Safety) и два других популярных решения, не основанных на облачных технологиях (NeMo от Nvidia и Llama Guard от Meta). Для оценки было использовано тринадцать наборов данных: десять, представляющих вредоносные вопросы в атаках с использованием джейлбрейка, и три с нейтральными подсказками, похожими на вредоносные вопросы, для проверки чрезмерной блокировки. Наилучшие результаты были достигнуты AWS Guardrails (средняя точность по моделям 96,8%) и NeMo (93,9%). Результаты ясно показали, что использование защитных механизмов крайне важно при создании коммерческих приложений на основе LLM в связи с развитием эффективных атак с использованием джейлбрейка. - Comprehensive Analysis of LLM Guardrails Approaches Preventing Harmful Content and Jailbreak Attacks

См. также другие публикации, посвященные LLM