En plus des mesures précédentes, il est possible de renforcer la sécurité des applications LLM en adoptant des pratiques de sécurité avancées. Ces stratégies complémentaires peuvent aider à atténuer les risques liés à l’utilisation de modèles des LLMs .
Contrôles d’Accès :
- Appliquer des Contrôles d’Accès Stricts Limitez l’accès aux données sensibles selon le principe du moindre privilège. N’accordez l’accès qu’aux données nécessaires pour l’utilisateur ou le processus spécifique.
- Restreindre les Sources de Données Limitez l’accès du modèle aux sources de données externes et assurez-vous que l’orchestration des données en temps réel est gérée de manière sécurisée pour éviter les fuites de données involontaires.
Apprentissage Fédéré et Techniques de Confidentialité :
- Utiliser l’Apprentissage Fédéré Entraînez les modèles en utilisant des données décentralisées stockées sur plusieurs serveurs ou appareils. Cette approche minimise le besoin de collecte de données centralisée et réduit les risques d’exposition.
- Incorporer la Confidentialité Différentielle Appliquez des techniques qui ajoutent du bruit aux données ou aux sorties, rendant difficile pour les attaquants de rétro-ingénierie des points de données individuels.
Éducation des Utilisateurs et Transparence :
- Éduquer les Utilisateurs sur l’Utilisation Sécurisée des LLM Fournissez des conseils pour éviter l’entrée d’informations sensibles. Offrez une formation sur les meilleures pratiques pour interagir en toute sécurité avec les LLM.
- Assurer la Transparence dans l’Utilisation des Données Maintenez des politiques claires sur la rétention, l’utilisation et la suppression des données. Permettez aux utilisateurs de se retirer de l’inclusion de leurs données dans les processus d’entraînement.
Configuration Système Sécurisée :
- Cacher le Préambule du Système Limitez la capacité des utilisateurs à remplacer ou accéder aux paramètres initiaux du système, réduisant ainsi le risque d’exposition aux configurations internes.
Techniques Avancées :
- Chiffrement Homomorphe Utilisez le chiffrement homomorphe pour permettre une analyse sécurisée des données et un apprentissage automatique préservant la confidentialité. Cela garantit que les données restent confidentielles tout en étant traitées par le modèle.
- Tokenisation et Rédaction Implémentez la tokenisation pour prétraiter et assainir les informations sensibles. Des techniques comme la correspondance de motifs peuvent détecter et rédiger le contenu confidentiel avant le traitement.