По мере развития больших языковых моделей (LLM) от простых генераторов текста до агентских систем — способных планировать, рассуждать и действовать автономно — их возможности значительно увеличиваются, как и связанные с ними риски. Предприятия быстро внедряют агентский ИИ для автоматизации, но эта тенденция открывает перед организациями новые вызовы: несоответствие целей, внедрение нежелательных команд, непредвиденное поведение, утечка данных и снижение человеческого контроля.
Для решения этих проблем компания NVIDIA выпустила пакет программного обеспечения с открытым исходным кодом и рецепт обеспечения безопасности после обучения, предназначенный для защиты систем агентского ИИ на протяжении всего их жизненного цикла.
Необходимость обеспечения безопасности в агентском ИИ
Агентские LLM используют продвинутые алгоритмы рассуждений и инструменты, что позволяет им работать с высокой степенью автономности. Однако эта автономность может привести к:
* сбоям в модерации контента (например, генерация вредного, токсичного или предвзятого контента);
* уязвимостям в области безопасности (внедрение нежелательных команд, попытки взлома);
* рискам несоответствия нормативным требованиям и снижения доверия (несоответствие корпоративной политике или нормативным стандартам).
Традиционные ограничения и фильтры контента часто оказываются неэффективными, поскольку модели и методы атак быстро развиваются. Предприятиям требуются систематические стратегии на протяжении всего жизненного цикла для согласования открытых моделей с внутренними политиками и внешними нормами.
Рецепт безопасности от NVIDIA: обзор и архитектура
Рецепт безопасности агентского ИИ от NVIDIA представляет собой комплексную систему для оценки, согласования и защиты LLM до, во время и после развёртывания:
1. Оценка: перед развёртыванием рецепт позволяет тестировать соответствие корпоративным политикам, требованиям безопасности и порогам доверия с использованием открытых наборов данных и тестов.
2. Согласование после обучения: с помощью методов обучения с подкреплением (RL), контролируемой точной настройки (SFT) и смешанных наборов данных модели дополнительно согласовываются с требованиями безопасности.
3. Постоянная защита: после развёртывания NVIDIA NeMo Guardrails и микросервисы мониторинга в реальном времени обеспечивают непрерывные, программируемые ограничения, активно блокируя небезопасные выходные данные и защищая от внедрения нежелательных команд и попыток взлома.
Основные компоненты
| Этап | Технология/инструменты | Цель |
| — | — | — |
| Предварительная оценка | Nemotron Content Safety Dataset, WildGuardMix, garak scanner | Тестирование безопасности/защиты |
| Согласование после обучения | RL, SFT, открытые данные с лицензией | Точная настройка безопасности/согласования |
| Развёртывание и вывод | NeMo Guardrails, NIM микросервисы (безопасность контента, контроль тем, обнаружение взломов) | Блокировка небезопасного поведения |
| Мониторинг и обратная связь | garak, аналитика в реальном времени | Обнаружение/противодействие новым атакам |
Открытые наборы данных и тесты
* Nemotron Content Safety Dataset v2: используется для предварительной и последующей оценки, этот набор данных проверяет широкий спектр вредного поведения.
* WildGuardMix Dataset: нацелен на модерацию контента по неоднозначным и состязательным запросам.
* Aegis Content Safety Dataset: более 35 000 аннотированных образцов, позволяющих разрабатывать фильтры и классификаторы с высокой точностью для задач безопасности LLM.
Процесс после обучения
Рецепт NVIDIA для обеспечения безопасности после обучения распространяется в виде блокнота Jupyter с открытым исходным кодом или в виде запускаемого облачного модуля, обеспечивая прозрачность и широкую доступность.
Типичный рабочий процесс включает:
1. Первоначальная оценка модели: базовое тестирование на безопасность с использованием открытых тестов.
2. Обучение на основе политик: генерация ответов целевой/согласованной моделью, контролируемая точная настройка и обучение с подкреплением с использованием открытых наборов данных.
3. Повторная оценка: повторное выполнение тестов на безопасность после обучения для подтверждения улучшений.
4. Развёртывание: доверенные модели развёртываются с мониторингом в реальном времени и микросервисами (контроль контента, контроль тем/доменов, обнаружение взломов).
Количественное влияние
* Безопасность контента: улучшена с 88% до 94% после применения рецепта безопасности NVIDIA — прирост на 6% без заметной потери точности.
* Безопасность продукта: улучшена устойчивость к состязательным запросам (взломы и т. д.) с 56% до 63%, прирост на 7%.
Сотрудничество и интеграция в экосистему
Подход NVIDIA выходит за рамки внутренних инструментов — партнёрство с ведущими поставщиками кибербезопасности (Cisco AI Defense, CrowdStrike, Trend Micro, Active Fence) позволяет интегрировать непрерывные сигналы безопасности и улучшения, основанные на инцидентах, на протяжении всего жизненного цикла ИИ.
Как начать работу
* Доступ к открытым исходным кодам: полная оценка безопасности и рецепт после обучения (инструменты, наборы данных, руководства) доступны для загрузки и в виде облачного решения.
* Настройка политик: предприятия могут определять собственные бизнес-политики, пороги рисков и нормативные требования, используя рецепт для соответствующего согласования моделей.
* Итеративное усиление: оценивайте, обучайте после, повторно оценивайте и развёртывайте по мере появления новых рисков, обеспечивая постоянную надёжность моделей.
Заключение
Рецепт безопасности NVIDIA для агентских LLM представляет собой первый в отрасли, открытый, систематический подход к защите LLM от современных рисков ИИ. Благодаря внедрению надёжных, прозрачных и расширяемых протоколов безопасности предприятия могут уверенно внедрять агентский ИИ, балансируя инновации с безопасностью и соответствием нормативным требованиям.
1. Какие риски связаны с внедрением агентских систем ИИ и как компания NVIDIA предлагает их решать?
Ответ: с развитием больших языковых моделей (LLM) до агентских систем, способных планировать, рассуждать и действовать автономно, увеличиваются их возможности и риски. Среди них — несоответствие целей, внедрение нежелательных команд, непредвиденное поведение, утечка данных и снижение человеческого контроля. Для решения этих проблем компания NVIDIA выпустила пакет программного обеспечения с открытым исходным кодом и рецепт обеспечения безопасности после обучения, предназначенный для защиты систем агентского ИИ на протяжении всего их жизненного цикла.
2. Какие этапы включает в себя процесс обеспечения безопасности агентских LLM по рецепту NVIDIA?
Ответ: процесс обеспечения безопасности агентских LLM по рецепту NVIDIA включает в себя:
* Предварительную оценку — тестирование соответствия корпоративным политикам, требованиям безопасности и порогам доверия с использованием открытых наборов данных и тестов.
* Согласование после обучения — дополнительная настройка моделей с требованиями безопасности с помощью методов обучения с подкреплением (RL), контролируемой точной настройки (SFT) и смешанных наборов данных.
* Постоянную защиту — после развёртывания NVIDIA NeMo Guardrails и микросервисы мониторинга в реальном времени обеспечивают непрерывные, программируемые ограничения, активно блокируя небезопасные выходные данные и защищая от внедрения нежелательных команд и попыток взлома.
3. Какие открытые наборы данных и инструменты используются для обеспечения безопасности LLM?
Ответ: для обеспечения безопасности LLM используются следующие открытые наборы данных и инструменты:
* Nemotron Content Safety Dataset v2 — используется для предварительной и последующей оценки, этот набор данных проверяет широкий спектр вредного поведения.
* WildGuardMix Dataset — нацелен на модерацию контента по неоднозначным и состязательным запросам.
* Aegis Content Safety Dataset — более 35 000 аннотированных образцов, позволяющих разрабатывать фильтры и классификаторы с высокой точностью для задач безопасности LLM.
* Nemotron Content Safety Dataset, WildGuardMix, garak scanner — используются для предварительной оценки.
* RL, SFT, открытые данные с лицензией — используются для согласования после обучения.
* NeMo Guardrails, NIM микросервисы — используются для развёртывания и вывода.
* garak, аналитика в реальном времени — используются для мониторинга и обратной связи.