Làm sao để kiểm tra, quét các rủi ro bảo mật của một LLM - model AI

Quy trình 5 bước kiểm tra LLM Security

Áp dụng cho mọi LLM từ 7B đến 175B parameters

1. Phát hiện Shadow LLM

# Quét hệ thống để phát hiện LLM không được kiểm soát
pynt detect-llm --scope=all --report=shadow_llm_report.html

• Phát hiện: Các LLM tự triển khai, API của bên thứ 3, hoặc plugin không được phê duyệt

• Rủi ro: Data leakage (LLM06), Supply chain attack (LLM05)

• Giải pháp: Lập danh mục LLM và áp dụng RBAC

2. Quét lỗ hổng cơ bản

# Kiểm tra 10 loại tấn công phổ biến
garak --model_name "my_llm" --probes prompt_inject,toxic_content,ssrf

• Prompt injection success rate

• Hallucination score

• Data leakage instances

• Điểm số bảo mật tổng thể (0-100)

3. Đánh giá rủi ro theo OWASP Top 10

4. Kiểm tra Adversarial Attack

from confident_ai import RedTeam

redteam = RedTeam()
attacks = redteam.generate_attacks(
    attack_types=["jailbreak", "data_poisoning"],
    intensity_level=5 # Scale 1-10
)

results = redteam.execute(attacks)
print(f"Vulnerability score: {results.security_score}/100")

• 50+ jailbreak templates

• 1000+ adversarial examples

• Model inversion attacks

• Backdoor triggers

5. Triển khai Guardrails thời gian thực

textgraph LR
  A[User Input] --> B[Guardrail Layer]
  B -->|Safe Input| C[LLM]
  C --> D[Output Sanitizer]
  D --> E[User]
  B -->|Blocked| F[Security Log]
  D -->|Flagged| F

• Tự xây dựng: Dùng Llama Guard 2

• Cloud: Azure AI Content Safety

• Open-source: Guardrails AI

Best Practices từ OWASP và nghiên cứu mới 2025

1. Data Minimization Principle:
• Chỉ xử lý data thực sự cần thiết
• Xóa metadata tự động trước khi xử lý

2. 3-Layer Defense:
• Lớp 1: Input validation + prompt hardening
• Lớp 2: Runtime model monitoring (WhyLabs/Granica)
• Lớp 3: Output verification + cryptographic signing

3. Zero-Trust cho LLM:

# Ví dụ kiểm tra JWT token trước mọi request
def validate_request(request):
    token = request.headers.get("Authorization")
    if not verify_jwt(token, SECRET_KEY):
        raise InvalidAuthError
    if get_role(token) not in ALLOWED_ROLES:
        raise PermissionError

Công cụ chuyên sâu theo từng risk

• Test mỗi quý với dataset mới (attack pattern thay đổi 37% mỗi tháng)

• Kết hợp ít nhất 2 công cụ để giảm false-negative

• Log mọi interaction vào SIEM (Splunk/ELK) để phân tích hậu kiểm