Büyük Dil Modellerinde Gizli Talimat Avı

Yapay zeka teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte, siber saldırganlar da yeni yöntemler geliştiriyor. Bu yöntemlerden biri de büyük dil modelleri (LLM) üzerinde gerçekleştirilen “gizli talimat avı”dır. Bu saldırıda, saldırgan LLM’yi kandırarak asıl görevi için aldığı gizli talimatları (meta prompt) açığa çıkarmasına çalışır.

Meta Prompt Nedir?

  • LLM’ler, genellikle bir görevi yerine getirmeleri için gizli talimatlar (meta prompt) ile yönlendirilir. Bu talimatlar, LLM’nin çalışma şeklini ve üreteceği çıktıları etkiler.
  • Örneğin, bir LLM’ye “bir ürünün olumlu bir özeti yaz” gibi bir talimat verilebilir. Bu talimat, LLM’nin gizli talimatı (meta prompt) olur.

Saldırganlar Neden Meta Prompt’u Öğrenmek İster?

  • Sistemin İç Çalışmalarını Anlamak: Saldırganlar, LLM’nin meta prompt’unu öğrenerek sistemin nasıl çalıştığını ve LLM’yi nasıl yönlendirdiğini anlayabilir. Bu bilgi, saldırganların daha karmaşık saldırılar planlamasına yardımcı olur.
  • Fikri Mülkiyet Hırsızlığı: Prompt tasarımı, yapay zeka alanında yeni bir disiplindir ve uzmanlık gerektirir. Saldırganlar, meta prompt’u çalarak bu fikri mülkiyeti elde edebilir ve kendileri için kullanabilir.
  • Daha Etkili Saldırılar: Meta prompt’u öğrenmek, saldırganların LLM’yi aldatmak ve yanlış sonuçlar üretmesini sağlamak için daha etkili saldırı yöntemleri geliştirmesine olanak tanır.

Korunma Yolları:

  • Prompt Doğrulama: LLM’ye verilen tüm girdilerin ve komutların güvenliğini ve doğruluğunu kontrol etmek önemlidir. Şüpheli prompt’lar tespit edildiğinde uyarılar oluşturulmalı veya komutlar engellenmelidir.
  • Çok Faktörlü Kimlik Doğrulama: LLM’ye yalnızca yetkili kullanıcıların erişebilmesi için çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA) gibi ek güvenlik önlemleri uygulanmalıdır.
  • Log Kayıtları ve İzleme: LLM’nin çalışması ve verilen komutlar log kaydına alınmalıdır. Bu kayıtlar düzenli olarak incelenerek şüpheli aktiviteler tespit edilebilir.
  • Model Güncellemeleri: LLM’leri ve ilgili yazılımları güncel tutmak, bilinen güvenlik açıklarını kapatarak saldırganların işini zorlaştırır.