"Анализ уязвимостей больших языковых моделей к атакам Prompt Injection и Data Poisoning: методы выявления и стратегии защиты"

План-указатель:

1. Введение 1.1. Актуальность темы 1.2. Цели и задачи исследования 1.3. Методология исследования

2. Теоретические основы больших языковых моделей 2.1. Определение и принципы работы больших языковых моделей 2.2. Обзор современных больших языковых моделей 2.3. Значение безопасности в контексте использования языковых моделей 2.4. Обзор существующих исследований в области безопасности языковых моделей 2.5. Архитектурные особенности языковых моделей, влияющие на их безопасность

3. Анализ уязвимостей больших языковых моделей 3.1. Prompt Injection: механизмы и потенциальные угрозы 3.1.1. Определение Prompt Injection 3.1.2. Типы атак Prompt Injection 3.1.3. Примеры успешных атак Prompt Injection 3.2. Data Poisoning: принципы и последствия 3.2.1. Определение Data Poisoning 3.2.2. Методы реализации атак Data Poisoning 3.2.3. Влияние Data Poisoning на работу языковых моделей

4. Методы выявления атак 4.1. Техники обнаружения Prompt Injection 4.2. Подходы к выявлению Data Poisoning 4.3. Сравнительный анализ эффективности методов обнаружения

5. Стратегии защиты от атак 5.1. Превентивные меры против Prompt Injection 5.2. Методы противодействия Data Poisoning 5.3. Комплексный подход к обеспечению безопасности больших языковых моделей

6. Заключение 7.1. Выводы по результатам исследования

7. Список использованной литературы

8. Приложения: Приложение А: Исходные коды тестовых программ Приложение Б: Результаты экспериментов в табличной форме Приложение В: Графики и диаграммы

Псевдословие:

В данной научной статье мы исследуем актуальную проблему уязвимостей больших языковых моделей, фокусируясь на двух основных типах атак: Prompt Injection и Data Poisoning. Цель исследования - провести комплексный анализ этих уязвимостей и разработать эффективные методы защиты.

В первой части работы мы рассмотрим теоретические основы больших языковых моделей, что позволит читателю лучше понять контекст исследования. Затем мы перейдем к детальному анализу механизмов Prompt Injection и Data Poisoning, рассматривая их определения, типы атак и потенциальные угрозы.

Основная гипотеза нашего исследования заключается в том, что комбинированный подход, включающий как превентивные меры, так и методы активного противодействия, может значительно повысить устойчивость больших языковых моделей к атакам Prompt Injection и Data Poisoning.

В ходе исследования мы будем использовать методы сравнительного анализа, экспериментального моделирования и статистической обработки данных. Особое внимание будет уделено разработке и тестированию новых методов выявления атак и стратегий защиты. ???

Логика построения нашей работы будет следовать причинно-следственному принципу, начиная с анализа уязвимостей, переходя к методам их выявления и заканчивая разработкой стратегий защиты.