Sicherheitsherausforderungen bei Mixture-of-Experts Modellen in Sprachmodellen

Die zunehmende Verbreitung von Mixture-of-Experts (MoE) Modellen in großen Sprachmodellen (LLMs) bringt neben Effizienz- und Skalierbarkeitsvorteilen auch neue Sicherheitsherausforderungen mit sich. Ein kürzlich veröffentlichtes Paper beleuchtet eine Sicherheitslücke in MoE-Architekturen, die es Angreifern ermöglicht, Nutzerprompts zu rekonstruieren.

Sicherheitslücke in MoE-Modellen: Rekonstruktion von Nutzerprompts

MoE-Modelle steigern die Effizienz von LLMs, indem sie jedes Token in einem Layer an eine kleine Gruppe spezialisierter Experten weiterleiten. Diese Routing-Strategie, bekannt als Expert-Choice-Routing, birgt jedoch ein bisher unerkanntes Risiko. Forscher haben gezeigt, wie Angreifer, die ihre eigenen Anfragen im selben Batch wie die eines Opfers platzieren können, dieses Routing ausnutzen können, um die Prompts des Opfers zu extrahieren.

Der Angriff im Detail

Der Angriff basiert auf der Ausnutzung des sogenannten "Token Dropping" und des Tie-Handling-Verhaltens der `torch.topk` CUDA-Implementierung. Durch gezielte Manipulation der eigenen Anfragen können Angreifer Informationen über die Expertenwahl des Opfers gewinnen und so dessen Prompt rekonstruieren. Die Komplexität des Angriffs liegt in O(VM²), wobei V die Größe des Vokabulars und M die Länge des Prompts darstellt. In den durchgeführten Experimenten an einem zweilagigen Mixtral-Modell konnten die Forscher den gesamten Prompt mit durchschnittlich 100 Anfragen pro Token extrahieren.

Neue Klasse von Sicherheitslücken in LLMs

Dieser Angriff ist der erste seiner Art, der Architekturfehler in LLMs ausnutzt, um Nutzerprompts zu stehlen. Bisherige Angriffe konzentrierten sich hauptsächlich auf die Manipulation von Modellparametern. Die Entdeckung dieser neuen Angriffsklasse unterstreicht die Notwendigkeit weiterer Forschung im Bereich der Sicherheit von MoE-Modellen und LLMs im Allgemeinen.

Implikationen für die Praxis

Die Sicherheitslücke hat weitreichende Implikationen für den Einsatz von MoE-Modellen in sensiblen Bereichen. Angreifer könnten vertrauliche Informationen aus Nutzerprompts extrahieren, was zu Datenschutzverletzungen und anderen Sicherheitsrisiken führen kann. Entwickler von MoE-Modellen und Anbieter von LLM-Diensten müssen Maßnahmen ergreifen, um diese Sicherheitslücke zu schließen und die Vertraulichkeit von Nutzerdaten zu gewährleisten.

Zukünftige Forschungsrichtungen

Die Forschung im Bereich der Sicherheit von MoE-Modellen steht noch am Anfang. Weitere Untersuchungen sind erforderlich, um das volle Ausmaß dieser Sicherheitslücke und möglicher Abwehrmechanismen zu verstehen. Es ist wichtig, robuste Schutzmechanismen zu entwickeln, die die Vertraulichkeit von Nutzerprompts gewährleisten, ohne die Effizienz und Skalierbarkeit von MoE-Modellen zu beeinträchtigen. Die Entwicklung von sicheren Routing-Algorithmen und die Implementierung von Datenschutzmaßnahmen wie Differential Privacy sind vielversprechende Ansätze.

Fazit

Die Entdeckung der Prompt-Rekonstruktionslücke in MoE-Modellen unterstreicht die Bedeutung von Sicherheitsaspekten bei der Entwicklung und dem Einsatz von LLMs. Es ist unerlässlich, dass die Forschung in diesem Bereich intensiviert wird, um die Sicherheit und Vertraulichkeit von Nutzerdaten zu gewährleisten und das Potenzial von LLMs verantwortungsvoll zu nutzen. Mindverse, als Anbieter von KI-basierten Content-Lösungen, verfolgt die Entwicklungen in diesem Bereich aufmerksam und arbeitet kontinuierlich an der Verbesserung der Sicherheit seiner Produkte. Bibliographie: https://openreview.net/forum?id=1RNSYEEpwi https://openreview.net/pdf/ecfe53d6753f9a5f82e04db814951775cfe3e75b.pdf http://paperreading.club/page?id=263150 https://arxiv.org/pdf/2206.08451 https://brunomaga.github.io/Mixture-of-Experts https://github.com/ruocwang/mixture-of-prompts https://arxiv.org/html/2310.14735v3 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0020025523001147 https://alexandrabarr.beehiiv.com/p/mixture-of-experts https://www.paperdigest.org/2024/05/iclr-2024-highlights/