Elastic Security Labs lança orientações para evitar riscos e abusos nos LLMs

As implementações de IA generativa e de grandes modelos de linguagem (LLMs) foram amplamente adotadas no último ano e meio, com algumas empresas pressionando para implementá-los o mais rápido possível. Isso expandiu a superfície de ataque e deixou os desenvolvedores e as equipes de segurança sem orientações claras sobre como adotar essa tecnologia emergente de forma segura. É por isso que a equipe do Elastic Security Labs preparou esta nova publicação de pesquisa para você e sua organização.

A publicação aborda a segurança da IA generativa e dos LLMs, fornecendo às equipes de segurança informações cruciais para proteger suas implementações de LLM, incluindo explicações detalhadas dos riscos e sugestões de práticas recomendadas para mitigar ataques. Desde insights para quem está começando a trabalhar com LLMs até explicações detalhadas sobre os Top Ten da OWASP, a publicação apresenta e recomenda contramedidas para abusos comuns.

Quando questionado sobre o relatório, Jake King, head de inteligência de ameaças e segurança da Elastic Security, disse:

Com os avanços recentes nas nossas regras de detecção e pesquisas formais totalmente novas, é importante considerar que os avanços na nossa compreensão dos riscos derivam da experiência adquirida ao longo de meses de pesquisas nesse campo emergente. Essa experiência foi combinada com nossa profunda compreensão dos riscos de segurança que afetam muitos ambientes atualmente e publicada não apenas no nosso relatório mais recente, mas também em todo o nosso trabalho.

Nossa perspectiva sobre os riscos gerais alia-se a insights de como a Elastic está posicionando nosso foco em torno de conceitos tradicionais de engenharia de detecção. Essas e outras ideias estão presentes em muitas das publicações do Elastic Security Labs, incluindo:

• Elastic Advances LLM Security with Standardized Fields and Integrations (Elastic promove avanços na segurança dos LLMs com campos e integrações padronizados) — explora a criação de fluxos de trabalho de integração para reduzir o atrito ao avaliar a segurança dos LLMs e detalha uma nova integração com o AWS Bedrock

• Embedding Security in LLM Workflows: Elastic's Proactive Approach (Incorporando segurança nos fluxos de trabalho dos LLMs: a abordagem proativa da Elastic) — destaca sugestões e exemplos de como detectar atividades maliciosas nos LLMs com o ES|QL e propõe uma solução de telemetria baseada em proxy

• Accelerating Elastic detection tradecraft with LLMs (Acelerando a habilidade de detecção da Elastic com LLMs) — concentra-se na nossa dedicação à pesquisa de LLMs no contexto da simplificação dos fluxos de trabalho de detecção com IA generativa

Essas e outras publicações no nosso blog exclusivo têm como objetivo informar, inspirar e preparar nosso público para o que está por vir.

O Elastic Security Labs se dedica a fornecer pesquisas sobre segurança cruciais e oportunas para a comunidade de inteligência, sejam clientes da Elastic ou não. Quando normalizamos e padronizamos, tornamos o setor mais seguro para todos — que é exatamente a nossa intenção com esta pesquisa.

Para nossos clientes, temos o repositório de regras de detecção para ajudar a monitorar com confiança e agilidade. Agora, ele inclui suas implementações de LLM. Essas regras são criadas e mantidas publicamente em alinhamento com a dedicação da Elastic à transparência.

Todo dia é um bom dia para frustrar um agente de ameaça, não acha? Confira o relatório gratuito.