مدل های بزرگ زبان (LLMS) مانند للاما متا سریال تغییر کرده است هوش مصنوعی (AI) امروز کار می کند این مدل ها دیگر ابزارهای گپ ساده نیستند. آنها می توانند با استفاده از ورودی از طریق ایمیل ، وب سایت ها و منابع دیگر ، کد ، مدیریت وظایف و تصمیم گیری را بگیرند. این به آنها قدرت بزرگی می بخشد اما مشکلات امنیتی جدیدی را نیز به همراه می آورد.
روشهای حفاظت قدیمی نمی توانند کاملاً این مشکلات را متوقف کنند. حملات مانند فرار از زندانبا تزریق سریع، و ایجاد کد ناامن می تواند به اعتماد و ایمنی AI آسیب برساند. برای رسیدگی به این مسائل ، متا ایجاد کرد للامابشر این ابزار منبع باز مأمورین هوش مصنوعی را از نزدیک مشاهده می کند و تهدیدات را در صورت وقوع متوقف می کند. درک این چالش ها و راه حل ها برای ایجاد سیستم های ایمن تر و مطمئن تر برای آینده ضروری است.
درک تهدیدهای نوظهور در امنیت هوش مصنوعی
با پیشرفت مدل های هوش مصنوعی ، دامنه و پیچیدگی تهدیدات امنیتی که با آنها روبرو هستند نیز به میزان قابل توجهی افزایش می یابد. چالش های اصلی شامل فرار از زندان ، تزریق سریع و تولید کد ناامن است. در صورت عدم فشار ، این تهدیدها می تواند به سیستم های هوش مصنوعی و کاربران آنها آسیب های اساسی وارد کند.
چگونه AI Jailbreaks اقدامات ایمنی را دور می زند
زندان های AI به تکنیک هایی اشاره می کنند که مهاجمان برای دور زدن محدودیت های ایمنی ، مدل های زبان را دستکاری می کنند. این محدودیت ها از تولید محتوای مضر ، مغرضانه یا نامناسب جلوگیری می کند. مهاجمان با تهیه ورودی هایی که باعث خروج های ناخواسته می شوند ، از آسیب پذیری های ظریف در مدل ها سوء استفاده می کنند. به عنوان مثال ، یک کاربر ممکن است سریع ایجاد کند که از فیلترهای محتوا فرار کند و هوش مصنوعی را برای ارائه دستورالعمل فعالیت های غیرقانونی یا زبان توهین آمیز سوق دهد. چنین فرار از زندان ایمنی کاربر را به خطر می اندازد و نگرانی های اخلاقی قابل توجهی را ایجاد می کند ، به ویژه با توجه به استفاده گسترده از فناوری های هوش مصنوعی.
چندین مثال قابل توجه نشان می دهد که چگونه فرار از زندان های هوش مصنوعی:
حمله هلال به دستیاران هوش مصنوعی: محققان امنیتی نشان دادند كه چگونه یك دستیار هوش مصنوعی علیرغم فیلترهای ایمنی كه برای جلوگیری از این امر طراحی شده است ، در تهیه دستورالعمل در مورد ساخت كوكل مولوتوف دستکاری شده است.
تحقیقات تیمی قرمز DeepMind: DeepMind فاش کرد که مهاجمان می توانند با استفاده از مهندسی سریع پیشرفته برای دور زدن کنترل های اخلاقی ، تکنیکی که به عنوان “تیم قرمز” شناخته می شود ، از مدل های هوش مصنوعی سوء استفاده کنند.
ورودی های مخالف لاکرا: محققان در لاكرا نشان دادند كه رشته های مزخرف یا سوابق نقش آفرینی می توانند مدل های هوش مصنوعی را در تولید محتوای مضر فریب دهند.
به عنوان مثال ، یک کاربر ممکن است سریع ایجاد کند که از فیلترهای محتوا فرار کند و هوش مصنوعی را برای ارائه دستورالعمل فعالیت های غیرقانونی یا زبان توهین آمیز سوق دهد. چنین فرار از زندان ایمنی کاربر را به خطر می اندازد و نگرانی های اخلاقی قابل توجهی را ایجاد می کند ، به ویژه با توجه به استفاده گسترده از فناوری های هوش مصنوعی.
حملات تزریق سریع چیست
حملات تزریق سریع آسیب پذیری مهم دیگری را تشکیل می دهد. در این حملات ، ورودی های مخرب با هدف تغییر رفتار هوش مصنوعی ، اغلب به روش های ظریف معرفی می شوند. بر خلاف زندانیان که به دنبال ایجاد مستقیماً محتوای ممنوعه هستند ، تزریق سریع تصمیم گیری داخلی مدل یا زمینه را دستکاری می کند ، به طور بالقوه باعث می شود اطلاعات حساس یا انجام اقدامات ناخواسته را نشان دهد.
به عنوان مثال ، اگر یک مهاجم ابداع می کند ، به AI دستور می دهد تا داده های محرمانه یا تغییر سبک خروجی آن را تغییر دهد ، می تواند یک chatbot با تکیه بر ورودی کاربر برای تولید پاسخ به خطر بیفتد. بسیاری از برنامه های هوش مصنوعی ورودی های خارجی را پردازش می کنند ، بنابراین تزریق سریع نشان دهنده سطح حمله قابل توجهی است.
عواقب چنین حملاتی شامل انتشار اطلاعات نادرست ، نقض داده ها و فرسایش اعتماد در سیستم های هوش مصنوعی است. بنابراین ، تشخیص و پیشگیری از تزریق سریع برای تیم های امنیتی هوش مصنوعی در اولویت قرار دارد.
خطرات تولید کد ناامن
توانایی مدل های AI در تولید کد ، فرآیندهای توسعه نرم افزار را تغییر داده است. ابزارهایی مانند GitHub Copilot با پیشنهاد قطعه های کد یا کل کارکردها به توسعه دهندگان کمک می کنند. با این حال ، این راحتی خطرات جدیدی را در رابطه با تولید کد ناامن معرفی می کند.
دستیاران برنامه نویسی هوش مصنوعی که در مجموعه داده های وسیع آموزش دیده اند ، ممکن است ناخواسته کد حاوی نقص های امنیتی مانند آسیب پذیری در برابر تزریق SQL ، احراز هویت ناکافی یا ضد عفونی کننده ورودی کافی را بدون آگاهی از این مسائل تولید کنند. توسعه دهندگان ممکن است ناآگاهانه چنین کد را در محیط های تولید بگنجانند.
اسکنرهای امنیتی سنتی اغلب قبل از استقرار در شناسایی این آسیب پذیری های تولید شده توسط AI ناکام هستند. این شکاف نیاز فوری به اقدامات حفاظت در زمان واقعی را قادر به تجزیه و تحلیل و جلوگیری از استفاده از کد ناامن تولید شده توسط AI می کند.
نمای کلی Llamafirewall و نقش آن در امنیت هوش مصنوعی
Llamafirewall متا یک چارچوب منبع باز است که از نمایندگان هوش مصنوعی مانند چت بابات و دستیاران نسل کد محافظت می کند. این امر به تهدیدات امنیتی پیچیده ، از جمله زندانیان ، تزریق سریع و تولید کد ناامن می پردازد. Llamafirewall که در آوریل 2025 منتشر شد ، به عنوان یک لایه ایمنی در زمان واقعی و سازگار بین کاربران و سیستم های AI عمل می کند. هدف آن جلوگیری از اقدامات مضر یا غیرمجاز قبل از انجام آنها است.
بر خلاف فیلترهای محتوای ساده ، Llamafirewall به عنوان یک سیستم نظارت هوشمند عمل می کند. این به طور مداوم ورودی ها ، خروجی ها و فرآیندهای استدلال داخلی را تجزیه و تحلیل می کند. این نظارت جامع ، آن را قادر می سازد تا حملات مستقیم را تشخیص دهد (به عنوان مثال ، اعلان های ساخته شده برای فریب هوش مصنوعی) و خطرات ظریف تر مانند تولید تصادفی کد ناامن.
این چارچوب همچنین انعطاف پذیری را ارائه می دهد و به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا حفاظت های مورد نیاز را انتخاب کرده و قوانین سفارشی را برای رفع نیازهای خاص اجرا کنند. این سازگاری باعث می شود Llamafirewall برای طیف گسترده ای از برنامه های هوش مصنوعی از ربات های مکالمه اساسی گرفته تا عوامل خودمختار پیشرفته که قادر به برنامه نویسی یا تصمیم گیری هستند مناسب باشد. استفاده متا از Llamafirewall در محیط های تولیدی آن ، قابلیت اطمینان و آمادگی چارچوب را برای استقرار عملی برجسته می کند.
معماری و مؤلفه های اصلی Llamafirewall
Llamafirewall از معماری مدولار و لایه ای متشکل از چندین مؤلفه تخصصی به نام اسکنرها یا نگهبانان استفاده می کند. این مؤلفه ها در طول گردش کار عامل هوش مصنوعی از چند سطحی محافظت می کنند.
معماری Llamafirewall در درجه اول از ماژول های زیر تشکیل شده است.
محافظ سریع 2
به عنوان اولین لایه دفاعی ، سریع نگهبان 2 یک اسکنر با قدرت هوش مصنوعی است که ورودی های کاربر و سایر جریان های داده را در زمان واقعی بازرسی می کند. وظیفه اصلی آن تشخیص تلاش برای دور زدن کنترل های ایمنی است ، مانند دستورالعمل هایی که به هوش مصنوعی می گویند محدودیت ها را نادیده بگیرد یا اطلاعات محرمانه را فاش کند. این ماژول برای دقت بالا و حداقل تأخیر بهینه شده و آن را برای برنامه های حساس به زمان مناسب می کند.
بررسی های تراز نماینده
این مؤلفه زنجیره استدلال داخلی هوش مصنوعی را برای شناسایی انحراف از اهداف مورد نظر بررسی می کند. این دستکاری های ظریف را در جایی که روند تصمیم گیری هوش مصنوعی ممکن است ربوده یا نادرست باشد ، تشخیص می دهد. در حالی که هنوز در مراحل آزمایشی است ، بررسی های تراز عامل نشان دهنده پیشرفت قابل توجهی در دفاع در برابر روش های حمله پیچیده و غیرمستقیم است.
پیشه
Codeshield به عنوان یک آنالایزر استاتیک پویا برای کد تولید شده توسط عوامل AI عمل می کند. قبل از اجرای یا توزیع آنها ، قطعه های کد تولید شده توسط AI را برای نقص های امنیتی یا الگوهای خطرناک بررسی می کند. این ماژول با پشتیبانی از چندین زبان برنامه نویسی و مجموعه های قانون قابل تنظیم ، ابزاری اساسی برای توسعه دهندگان با تکیه بر برنامه نویسی AI است.
اسکنرهای سفارشی
توسعه دهندگان می توانند اسکنرهای خود را با استفاده از عبارات منظم یا قوانین ساده مبتنی بر سریع برای تقویت سازگاری ادغام کنند. این ویژگی بدون انتظار برای به روزرسانی چارچوب ، پاسخ سریع به تهدیدهای نوظهور را امکان پذیر می کند.
ادغام در گردش کار هوش مصنوعی
ماژول های Llamafirewall به طور مؤثر در مراحل مختلف چرخه عمر عامل AI ادغام می شوند. محافظ سریع 2 اقدامات ورودی را ارزیابی می کند. بررسی های تراز نماینده ، استدلال را در حین اجرای کار و بررسی های Codeshield بر روی کد تولید شده نظارت می کنند. اسکنرهای سفارشی اضافی را می توان در هر نقطه برای امنیت پیشرفته قرار داد.
این چارچوب به عنوان یک موتور سیاست متمرکز عمل می کند و این مؤلفه ها را ارکستر می کند و سیاست های امنیتی متناسب را اجرا می کند. این طرح به اجرای کنترل دقیق بر اقدامات امنیتی کمک می کند ، و اطمینان حاصل می کند که آنها با الزامات خاص هر استقرار هوش مصنوعی هماهنگ هستند.
استفاده در دنیای واقعی از Llamafirewall متا
از Llamafirewall متا در حال حاضر برای محافظت از سیستم های AI در برابر حملات پیشرفته استفاده می شود. این امر به ایمن نگه داشتن هوش مصنوعی در صنایع مختلف کمک می کند.
برنامه ریزی سفر نمایندگان هوش مصنوعی
یک مثال برنامه ریزی سفر عامل هوش مصنوعی که از Llamafirewall’s Prompt Guard 2 برای اسکن بررسی سفر و سایر محتوای وب استفاده می کند. به دنبال صفحات مشکوک است که ممکن است دارای زندان یا دستورالعمل های مضر باشد. در همان زمان ، ماژول Agent Alignment را بررسی می کند که چگونه دلایل هوش مصنوعی را نشان می دهد. اگر هوش مصنوعی به دلیل حملات تزریق پنهان از هدف برنامه ریزی سفر خود شروع به حرکت کند ، سیستم هوش مصنوعی را متوقف می کند. این مانع از وقوع اقدامات اشتباه یا ناامن می شود.
دستیاران برنامه نویسی هوش مصنوعی
Llamafirewall نیز با استفاده از ابزارهای برنامه نویسی هوش مصنوعیبشر این ابزارها کد مانند نمایش داده های SQL را می نویسند و از اینترنت نمونه می گیرند. ماژول Codeshield کد تولید شده را در زمان واقعی اسکن می کند تا الگوهای ناامن یا خطرناک را پیدا کند. این به متوقف کردن مشکلات امنیتی قبل از تولید کد کمک می کند. توسعه دهندگان می توانند با این محافظت کد ایمن تر را سریعتر بنویسند.
امنیت و حفاظت از داده ها ایمیل
در Llamacon 2025، متا نمایشی از Llamafirewall را برای محافظت از دستیار ایمیل هوش مصنوعی نشان داد. بدون Llamafirewall ، هوش مصنوعی می تواند با تزریق سریع که در ایمیل ها پنهان شده است ، فریب داده شود ، که می تواند منجر به نشت داده های خصوصی شود. با روشن شدن Llamafirewall ، چنین تزریقی به سرعت شناسایی و مسدود می شود و به حفظ اطلاعات و خصوصی بودن اطلاعات کاربر کمک می کند.
خط پایین
Llamafirewall متا یک پیشرفت مهم است که هوش مصنوعی را از خطرات جدیدی مانند فرار از زندان ، تزریق سریع و کد ناامن در امان نگه می دارد. این در زمان واقعی برای محافظت از عوامل هوش مصنوعی کار می کند و تهدیدها را قبل از آسیب رساندن متوقف می کند. طراحی انعطاف پذیر سیستم به توسعه دهندگان اجازه می دهد قوانین سفارشی را برای نیازهای مختلف اضافه کنند. این به سیستم های هوش مصنوعی در بسیاری از زمینه ها ، از برنامه ریزی سفر گرفته تا دستیاران برنامه نویسی و امنیت ایمیل کمک می کند.
هرچه هوش مصنوعی همه جا بیشتر می شود ، ابزاری مانند Llamafirewall برای ایجاد اعتماد و ایمن نگه داشتن کاربران مورد نیاز خواهد بود. درک این خطرات و استفاده از حمایت های قوی برای آینده هوش مصنوعی ضروری است. با اتخاذ چارچوب هایی مانند Llamafirewall ، توسعه دهندگان و شرکت ها می توانند برنامه های هوش مصنوعی ایمن تری ایجاد کنند که کاربران می توانند با اعتماد به نفس به آنها اعتماد کنند.
