NVIDIA wzmacnia bezpieczeństwo autonomicznych systemów AI – kompleksowe podejście do ochrony modeli językowych
Ewolucja dużych modeli językowych (LLM) z prostych generatorów tekstu w systemy agentowe, zdolne do samodzielnego planowania, rozumowania i działania, stwarza nowe wyzwania w zakresie bezpieczeństwa. Wzrost możliwości niesie ze sobą proporcjonalne ryzyko, takie jak niezamierzone zachowania, wycieki danych czy utrata kontroli. NVIDIA, w odpowiedzi na te obawy, udostępnia otwarty pakiet oprogramowania oraz „przepis” na bezpieczne post-szkoleniowe zarządzanie modelami AI, mający zabezpieczyć agentowe systemy na każdym etapie ich cyklu życia.
Tradycyjne mechanizmy zabezpieczające, takie jak proste filtry treści, okazują się niewystarczające w obliczu szybko ewoluujących modeli i coraz bardziej złożonych technik ataków. Firmy potrzebują systemowych, obejmujących cały cykl życia strategii, które pozwolą dostosować modele AI do wewnętrznych polityk oraz zewnętrznych regulacji. Autonomia LLM, choć pożądana, może prowadzić do problemów z moderacją treści (np. generowanie szkodliwych lub stronniczych danych), luk w zabezpieczeniach (jak ataki typu prompt injection czy jailbreak) oraz problemów z zgodnością i zaufaniem, jeśli model nie jest zgodny z polityką przedsiębiorstwa.
Rozwiązanie od NVIDIA zapewnia kompleksowe ramy do oceny, wyrównywania i zabezpieczania LLM – przed, w trakcie i po wdrożeniu. Przed faktycznym użyciem modelu, system pozwala na testowanie zgodności z politykami firmy oraz wymaganiami bezpieczeństwa, wykorzystując otwarte zbiory danych i benchmarki. Na etapie doszkalania, zastosowanie metod takich jak uczenie ze wzmocnieniem (RL) czy nadzorowane dostrajanie (SFT) pozwala na dalsze zharmonizowanie modeli ze standardami bezpieczeństwa.
Po wdrożeniu, w grę wchodzą mechanizmy ciągłej ochrony, takie jak NVIDIA NeMo Guardrails i mikroserwisy do monitorowania w czasie rzeczywistym. Te rozwiązania aktywnie blokują niebezpieczne dane wyjściowe i chronią przed próbami manipulacji czy obejścia zabezpieczeń. Kluczowe komponenty platformy obejmują testowanie bezpieczeństwa za pomocą narzędzi takich jak Nemotron Content Safety Dataset i garak scanner, a także wykorzystanie NeMo Guardrails do blokowania ryzykownych zachowań i modułów NIM do kontroli treści oraz wykrywania prób jailbreak.
NVIDIA udostępnia również otwarte zbiory danych, w tym Nemotron Content Safety Dataset v2, WildGuardMix Dataset oraz Aegis Content Safety Dataset, które są kluczowe dla oceny i doskonalenia bezpieczeństwa modeli. Post-treningowy proces bezpieczeństwa dystrybuowany jest jako otwartoźródłowy notatnik Jupyter lub moduł chmurowy, co gwarantuje jego przejrzystość i dostępność. Cały proces obejmuje wstępną ewaluację modelu, trening bezpieczeństwa „na polityce” (on-policy safety training), ponowną ewaluację w celu potwierdzenia ulepszeń, a następnie wdrożenie z aktywnym monitorowaniem.
Zastosowanie rozwiązania NVIDIA przynosi wymierne korzyści. W testach, bezpieczeństwo treści poprawiło się z 88% do 94% (wzrost o 6%), bez zauważalnej utraty dokładności modelu. Odporność na ataki typu jailbreak wzrosła z 56% do 63% (zysk o 7%). To dowodzi, że otwarte podejście NVIDIA, w połączeniu z partnerstwami z liderami cyberbezpieczeństwa (takimi jak Cisco AI Defense czy CrowdStrike), umożliwia integrację sygnałów bezpieczeństwa w całym cyklu życia AI.
Dostęp do narzędzi jest otwarty, a firmy mogą definiować własne polityki biznesowe i progi ryzyka, aby dostosować modele do swoich potrzeb. Rozwiązanie to pozwala na iteracyjne wzmacnianie bezpieczeństwa, zapewniając stałą wiarygodność modeli w obliczu pojawiających się zagrożeń. W rezultacie, przepis bezpieczeństwa NVIDIA dla agentowych LLM stanowi pionierskie, otwarcie dostępne i systemowe podejście do zabezpieczania modeli AI przed współczesnymi zagrożeniami, umożliwiając firmom pewne wdrażanie innowacyjnych rozwiązań, z zachowaniem zgodności i bezpieczeństwa.
