Автор: Денис Аветисян
Ученые разработали всесторонний набор данных для выявления уязвимостей и рисков в больших языковых моделях.
RedBench: универсальный набор данных для комплексного красного тестирования больших языковых моделей и оценки их безопасности.
Несмотря на растущую интеграцию больших языковых моделей (LLM) в критически важные приложения, систематическая оценка их устойчивости к враждебным запросам остается сложной задачей. В данной работе представлена RedBench: A Universal Dataset for Comprehensive Red Teaming of Large Language Models — универсальный набор данных, объединяющий 37 существующих бенчмарков и содержащий 29 362 примера, предназначенных для всестороннего «red teaming» LLM. RedBench стандартизирует оценку уязвимостей, используя унифицированную таксономию из 22 категорий риска и 19 предметных областей. Позволит ли этот набор данных создать более надежные и безопасные языковые модели для реального мира?
Растущая Угроза: Уязвимости и Риски Больших Языковых Моделей
Несмотря на впечатляющие возможности, большие языковые модели (БЯМ) оказываются уязвимыми к эксплуатации через специально разработанные входные данные. Исследования показывают, что даже незначительные изменения в запросе, известные как “атакующие подсказки”, могут привести к непредсказуемым и нежелательным результатам. Эти манипуляции позволяют обойти встроенные механизмы безопасности и заставить модель генерировать вредоносный контент, раскрывать конфиденциальную информацию или демонстрировать предвзятое поведение. Уязвимость БЯМ к подобным атакам подчеркивает необходимость разработки более надежных методов защиты и совершенствования алгоритмов, обеспечивающих стабильную и безопасную работу моделей в различных сценариях использования.
Уязвимости больших языковых моделей (БЯМ) способны приводить к генерации вредоносного контента, включая разжигание ненависти, распространение дезинформации и создание убедительных фишинговых сообщений. Более того, БЯМ могут демонстрировать непредсказуемое поведение, отказываясь отвечать на безобидные запросы или предоставляя неточные сведения, что подрывает доверие к этим системам. Риски, связанные с подобными уязвимостями, простираются от нанесения ущерба репутации отдельных лиц и организаций до дестабилизации общественных процессов и даже создания угроз безопасности. Поэтому, обеспечение надежности и безопасности БЯМ является критически важной задачей, требующей комплексного подхода и постоянного мониторинга.
Существующие методы оценки больших языковых моделей характеризуются фрагментарностью и отсутствием единой, стандартизированной классификации рисков. Это создает значительные трудности в разработке эффективных стратегий смягчения потенциальных угроз. Отсутствие общепринятых критериев для определения степени опасности генерируемого контента приводит к тому, что различные исследовательские группы и разработчики используют несопоставимые метрики и подходы. В результате, оценка устойчивости моделей к манипуляциям и генерации вредоносного контента становится непоследовательной и затрудняет сравнение различных систем. Такая разрозненность в оценке препятствует созданию надежных механизмов защиты и замедляет прогресс в обеспечении безопасного использования больших языковых моделей.
RedBench: Унифицированный Набор Данных для Красной Команды
RedBench представляет собой новый набор данных, предназначенный для упрощения и повышения эффективности оценки уязвимостей больших языковых моделей (LLM). Он создан путем объединения 37 существующих бенчмарков, что позволяет исследователям и разработчикам проводить более комплексный анализ безопасности и надежности LLM. Агрегация различных бенчмарков в единый ресурс позволяет стандартизировать процесс оценки, снизить затраты на тестирование и обеспечить более сопоставимые результаты между различными моделями и подходами к защите.
В основе RedBench лежит структурированная таксономия, состоящая из двух ключевых компонентов. Таксономия доменов классифицирует контексты взаимодействия с моделью, определяя предметную область запроса или диалога (например, медицина, финансы, программирование). Таксономия категорий рисков обеспечивает последовательную классификацию выявленных уязвимостей, выделяя типы атак и потенциального вреда (например, генерация вредоносного кода, раскрытие персональных данных, манипулирование мнением). Совместное использование этих таксономий позволяет стандартизировать процесс оценки безопасности больших языковых моделей и облегчает сопоставление результатов, полученных с использованием различных тестовых наборов.
В основе RedBench лежит агрегация данных, заключающаяся в консолидации 37 разнородных бенчмарков в единый ресурс для углубленного анализа. Итоговый объём агрегированного набора данных составляет 29 362 примера, что позволяет проводить более всестороннюю оценку уязвимостей больших языковых моделей (LLM). Этот процесс стандартизации и объединения данных обеспечивает возможность сопоставления результатов, полученных на различных бенчмарках, и выявления общих закономерностей в поведении LLM при различных типах атак.
Набор данных RedBench предоставляет стандартизированную структуру для оценки безопасности и устойчивости больших языковых моделей (LLM). Предоставляя унифицированный формат для существующих тестов и метрик, RedBench позволяет проводить более комплексные и сопоставимые оценки различных LLM. Это достигается за счет использования согласованной таксономии доменов и категорий рисков, что обеспечивает объективное сравнение результатов, полученных на разных моделях и в различных сценариях. Стандартизация позволяет исследователям и разработчикам более эффективно выявлять и устранять уязвимости, а также оценивать прогресс в области безопасности LLM с течением времени.
Автоматизированная Красная Команда с RedBench и RainbowPlus
Автоматизированное тестирование на проникновение (Red Teaming) является критически важным для эффективного выявления уязвимостей в больших языковых моделях (LLM). В связи с возрастающей сложностью и масштабом LLM, ручное тестирование становится непрактичным и ресурсоемким. RedBench предоставляет необходимую инфраструктуру и инструменты для автоматизации этого процесса, позволяя проводить систематические оценки безопасности и устойчивости LLM к различным типам атак. Платформа обеспечивает возможность генерации и применения разнообразных входных данных, имитирующих реальные угрозы, и автоматического анализа результатов для выявления слабых мест в архитектуре и логике LLM.
Алгоритм RainbowPlus усиливает процесс автоматизированного Red Teaming путем генерации разнообразных и эффективных атакующих запросов (Adversarial Prompts), предназначенных для выявления уязвимостей больших языковых моделей (LLM). В отличие от простых, однотипных запросов, RainbowPlus использует стратегии, направленные на максимизацию разнообразия и эффективности атак. Это достигается за счет применения различных техник, включая перефразировку, добавление отвлекающих элементов и использование неявных инструкций, что позволяет выявить слабые места в механизмах защиты LLM и оценить их устойчивость к различным типам вредоносных входных данных.
Стандартизированная оценка устойчивости больших языковых моделей (LLM) осуществляется посредством количественных метрик, таких как частота успешных атак (Attack Success Rate) и частота отклонения запросов (Rejection Rate). Частота успешных атак определяет процент запросов, которые смогли обойти механизмы защиты LLM и получить нежелательный ответ. Частота отклонения запросов показывает, какой процент потенциально вредоносных запросов был успешно заблокирован системой. Комбинация этих метрик позволяет объективно оценить способность LLM противостоять различным типам атак и обеспечивать безопасное функционирование, предоставляя измеримые данные для сравнения различных моделей и стратегий защиты.
Оценка результатов автоматизированного Red Teaming с использованием RedBench и RainbowPlus была подтверждена экспертной оценкой. Сравнение автоматической категоризации с оценками, данными специалистами, показало высокий уровень согласованности: 84.68% для категорий рисков и 97.73% для предметных областей. Данные результаты свидетельствуют о высокой надежности и валидности автоматизированного подхода к выявлению уязвимостей больших языковых моделей, обеспечиваемого RedBench и алгоритмом RainbowPlus, и позволяют использовать его для количественной оценки устойчивости LLM к adversarial-атакам.
К Более Безопасным БЯМ: Последствия и Перспективы
Систематическое выявление и смягчение уязвимостей больших языковых моделей (БЯМ) посредством RedBench и автоматизированного красного командования вносит значительный вклад в разработку более надежных систем искусственного интеллекта. Системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить. Этот подход позволяет не просто обнаруживать слабые места в моделях, но и активно работать над их устранением, повышая устойчивость к различным атакам и нежелательному поведению. RedBench, как стандартизированная платформа, предоставляет возможность последовательно оценивать и улучшать безопасность БЯМ, что особенно важно в контексте их широкого применения в критически важных областях. Автоматизация процесса красного командования позволяет эффективно тестировать модели на предмет уязвимостей, имитируя различные сценарии атак и выявляя потенциальные риски до того, как они могут быть использованы злоумышленниками. В результате, создаются более безопасные и предсказуемые системы, которым можно доверять.
Глубокое понимание уязвимостей больших языковых моделей (БЯМ) позволяет разрабатывать целенаправленные механизмы защиты от генерации вредоносного контента и непредсказуемого отказа от ответов. Исследователи обнаружили, что, выявляя конкретные слабые места в архитектуре и обучении моделей, можно создавать фильтры и стратегии смягчения последствий, эффективно блокирующие создание оскорбительных, предвзятых или вводящих в заблуждение текстов. Аналогично, анализ причин неожиданного отказа от ответа позволяет оптимизировать модели для более надежного и полезного взаимодействия с пользователем, избегая необоснованных ограничений или нежелательных прерываний диалога. Такой подход, основанный на глубоком понимании уязвимостей, является ключевым для создания БЯМ, которые не только обладают впечатляющими возможностями, но и являются безопасными и предсказуемыми в эксплуатации.
Стандартизированная структура RedBench способствует активному обмену знаниями и опытом между исследователями в области безопасности искусственного интеллекта. Этот унифицированный подход позволяет различным группам сравнивать результаты тестирования больших языковых моделей, выявлять общие уязвимости и совместно разрабатывать эффективные стратегии защиты. Благодаря возможности воспроизведения и анализа результатов, RedBench выступает катализатором для коллективного прогресса, значительно ускоряя развитие более надежных и безопасных систем искусственного интеллекта. Общая платформа для оценки и анализа способствует не только улучшению существующих моделей, но и стимулирует создание новых, более устойчивых к различным видам атак и нежелательному поведению.
В дальнейшем планируется существенное расширение RedBench за счет добавления новых, более сложных тестов, направленных на выявление уязвимостей в больших языковых моделях, возникающих в связи с развитием технологий. Особое внимание будет уделено автоматизации процесса «красной команды» — усовершенствованию алгоритмов, способных самостоятельно генерировать провокационные запросы и анализировать реакцию моделей. Это позволит не только оперативно реагировать на возникающие угрозы, но и предвидеть потенциальные уязвимости, связанные с новыми архитектурами и подходами к обучению. Совершенствование RedBench как платформы для систематической оценки безопасности языковых моделей является ключевым шагом на пути к созданию надежных и предсказуемых систем искусственного интеллекта.
Исследование демонстрирует, что создание универсального набора данных для красных команд, подобно RedBench, — это не просто построение инструмента, а скорее культивирование экосистемы. Данный подход признает, что абсолютной безопасности не существует, а лишь возможность выявления и смягчения рисков. Как однажды заметила Ада Лавлейс: «Предмет математики — не только числа и величины, но и все, что связано с их отношениями и последовательностями». RedBench, подобно математической модели, стремится отразить сложность взаимодействия между моделями и потенциальными угрозами, подчеркивая, что стабильность системы — это иллюзия, хорошо кэшированная в моменте, но требующая постоянной проверки и адаптации к меняющимся условиям. Попытка создать гарантированно безопасную систему — это, по сути, договор с вероятностью, а RedBench предоставляет необходимую инфраструктуру для более точной оценки этой вероятности.
Что дальше?
Представленный набор данных, RedBench, — не столько решение, сколько осознание сложности. Он зафиксировал текущий ландшафт рисков, но системы — это не статические объекты. Каждая категория уязвимости, задокументированная сегодня, — это лишь предвестие будущих, более изощрённых способов обхода защиты. Настоящая проверка устойчивости начинается там, где заканчивается уверенность в полноте охвата.
Следующий этап — не в наращивании объёма данных, а в переосмыслении самой парадигмы оценки. Мониторинг — это способ бояться осознанно, а RedBench — это инструмент для понимания, чего именно следует бояться. Однако, более глубокое понимание требует не только выявления атак, но и изучения динамики их возникновения, адаптации моделей к новым угрозам и, главное, признания неизбежности компромиссов.
Архитектурный выбор — это пророчество о будущем сбое. Поэтому, вместо стремления к идеальной безопасности, следует сосредоточиться на создании систем, способных извлекать уроки из неизбежных ошибок. RedBench — это первый шаг к созданию экосистемы, в которой уязвимости — не ошибки, а моменты истины, открывающие путь к более устойчивым и адаптивным моделям.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.03699.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Вопросы по PDF: Новый вызов для искусственного интеллекта
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- От принципа Ферма к нейронным сетям: новый взгляд на вариационную физику
- Искусственный интеллект на службе науки: новый инструмент для анализа данных
- Оптический Искусственный Интеллект: Новый Взгляд на Энергоэффективность
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Машинное обучение и тайны модулярности
- Диффузия против Квантов: Новый Взгляд на Факторизацию
- Квантовое превосходство в простых вычислениях: Разделение QAC0 и AC0
2026-01-08 11:59