Francesco Conti : 3 Novembre 2023 08:30
A metà Ottobre è stato pubblicato il primo aggiornamento alla OWASP Top 10 for Large Language Model Applications. Il progetto ha lo scopo di sensibilizzare gli sviluppatori e i professionisti della sicurezza web sugli aspetti critici legati alle applicazioni basate su LLMs (Large Language Models).
L’Open Web Application Security Project (OWASP) ha creato una lista delle 10 vulnerabilità più gravi, mettendo in luce il potenziale impatto, la facilità con cui possono essere sfruttate e la diffusione nelle applicazioni reali. Un esempio comune di vulnerabilità è la prompt injection, che consiste nella ricerca di input specifici che possono indurre i motore linguistici a risposte indesiderate che possono portare, ad esempio, all’esfiltrazione di dati sensibili.
Esaminiamo più da vicino il contenuto di questa lista e identifichiamo le nuove aree di vulnerabilità che i LLMs introducono!
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OWASP è un’organizzazione no-profit impegnata a potenziare la sicurezza del software attraverso iniziative open source, eventi educativi e una comunità aperta focalizzata sulla sicurezza delle applicazioni. La OWASP Top Ten è un elenco dei dieci rischi più gravi per le applicazioni web, che viene costantemente aggiornato per tener conto delle minacce attuali da affrontare.
L’ampia diffusione delle applicazioni basate su LLM ha spinto OWASP a istituire un nuovo gruppo di esperti internazionali con l’obiettivo di introdurre i principi generali della sicurezza informatica nello sviluppo di applicazioni LLM. Lo scorso Agosto il gruppo ha pubblicato la prima Top Ten, con un aggiornamento nelle passate settimane. Le minacce, dettagliate nel seguito, per approfondimenti si fa riferimento al documento prodotto dal gruppo OWASP.
In un attacco di Prompt Injection un aggressore utilizza input articolati cercando di alterare il comportamento del LLM. Lo scopo è dirottare gli output del modello per raggiungere obiettivi dannosi. Nei casi più semplici, l’aggressore potrebbe essere interessato all’esfiltrazione di dati sensibili attraverso apposite domande e strategie per eludere le protezioni del sistema. In questi casi si parla di prompt injection diretta.
In caso di attacchi più sofisticati, l’obiettivo dell’attaccante potrebbe essere sfruttare dei plugin a cui il LLM ha accesso per ottenere un risultato non autorizzato. Ad esempio, una applicazione basata su LLM potrebbe avere un plugin per la gestione della posta. In questo caso, un utente malevolo potrebbe inserire un comando nascosto in una pagina web in modo che il LLM ignori le istruzioni dell’utente e utilizzi il plugin per eliminare le email dell’utente o inviare posta indesiderata. Quando l’utente utilizza il LLM per riassumere il contenuto della pagina web, il plugin entra in azione.
Secondo OWASP, questo tipo di vulnerabilità sorgono a causa della natura intrinseca dei modelli. I LLMs, infatti, non riescono a distinguere tra istruzioni ed input provenienti dall’esterno. Non esiste un metodo completamente efficace per proteggersi dalle “Prompt Injection” all’interno dei LLM, ma è possibile mettere in atto le seguenti misure al fine di ridurne l’impatto:
Ecco un approfondimento con un esempio pratico riguardo il primo caso di prompt injection contro la chat di Bing Chat!
Ecco una lista delle altre vulnerabilità:
Applicazioni basate su LLMs introducono nuove superfici di attacco, che devono essere prese in considerazione nello sviluppo di applicazioni web. Attori malintenzionati possono sfruttare mancati accorgimenti di sicurezza per portare il modello a rivelare informazioni sensibili o interagire con plugin per introdurre exploit. Le attività svolte dal gruppo OWASP Top Ten LLM vanno nella direzione di applicazioni basati su Intelligenza Artificiale più sicure.
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