Prompt Injection Jailbreak Attacks Data Leakage Secure Tool Calling Secret Management AI Authentication AI Authorization RAG Security Agent Security AI Compliance
34 posts
با افزایش پذیرش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) محلی توسط سازمان‌ها برای حفظ حریم خصوصی داده‌ها و کارایی هزینه، فرضیه‌ای حیاتی اغلب بدون چالش باقی می‌ماند: اینکه پرامپت سیستمی یک مرز امن و تغییرناپذیر است. اگرچه تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) بردارهای تزریق پیچیده‌ای را معرفی می‌کند، تزریق مستقیم پرامپت...
با ادغام عمیق مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در گردش‌های کاری سازمانی و برنامه‌های مشتری‌محور، منظر امنیتی از تزریق پرامپت تک‌مرحله‌ای به حملات تهاجمی چندمرحله‌ای و پیچیده در حال تغییر است. برخلاف تزریق‌های استاندارد که به یک بارگذاری مخرب واحد تکیه دارند، تجاوزهای چندمرحله‌ای از پنجره زمینه مدل در طول زمان سوءاستفاده می‌کنند...
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، داده‌ها اغلب به عنوان نفت جدید معرفی می‌شوند. با این حال، همان‌طور که نشت نفت می‌تواند اکوسیستم‌ها را ویران کند، نشت داده‌ها نیز می‌تواند یکپارچگی، حریم خصوصی و قابلیت اطمینان سیستم‌های هوش مصنوعی را به خطر بیندازد. برای توسعه‌دهندگان متوسط تا پیشرفته، درک مکانیسم‌های پشت نشت داده‌ها نه تنها یک بهترین شیوه است، بلکه یک الزام امنیتی حیاتی است. این مقاله به بررسی ظرافت‌های نشت داده، پیامدهای جدی آن و راهبردهای عملی برای کاهش خطرات می‌پردازد.
با تبدیل شدن مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به بخشی جدایی‌ناپذیر از برنامه‌های سازمانی، محیط امنیتی اطراف این مدل‌ها از ارزیابی آسیب‌پذیری نظری به دفاع پیوسته و خودکار تغییر یافته است. مهم‌ترین تهدید در این حوزه «جیل‌بریک» است—یک دستور که برای دور زدن فیلترهای ایمنی طراحی شده است...
با تبدیل مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به هسته اصلی برنامه‌های سازمانی، حرکت به سمت معماری‌های چندمستأجره چالش‌های امنیتی منحصربه‌فردی ایجاد می‌کند. در این محیط‌ها، مشتریان متعددی زیرساخت مدل پایه را به اشتراک می‌گذارند. اگرچه این امر کارایی را به حداکثر می‌رساند، اما خطر نشت داده را به همراه دارد...
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) توسعه نرم‌افزار و تعامل با مشتری را متحول کرده‌اند، اما چالش‌های امنیتی قابل توجهی ایجاد می‌کنند. مهم‌ترین آن‌ها نشت داده است؛ جایی که اطلاعات حساس مانند اطلاعات شناسایی شخصی (PII)، کدهای اختصاصی یا منطق تجاری محرمانه به‌طور غیرعمدی در اختیار کاربران قرار می‌گیرد.
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به ستون فقرات معماری هوش مصنوعی سازمانی تبدیل شده است، اما سازمان‌ها اغلب یک آسیب‌پذیری حیاتی را نادیده می‌گیرند: یکپارچگی خود پایگاه داده برداری. اگر داده‌های منبع دستکاری شوند، خروجی هوش مصنوعی غیرقابل اعتماد، سوگیری‌دار یا مخرب خواهد شد.