O que é um grande modelo de linguagem (LLM)?

O que são Grandes modelos de linguagem (LLMs)?

Os Grandes modelos de linguagem (LLMs) estão possibilitando que empresas e clientes transformem as operações e redefinam a produtividade com o poder da IA. Por meio de suas capacidades avançadas de processamento de linguagem natural, os LLMs podem impulsionar significativamente a produtividade. No entanto, seu surgimento também traz desafios únicos para a cibersegurança, moldando a estratégia dos adversários e as funções diárias dos defensores modernos.

Nesta postagem, vamos explorar em detalhes o que são os LLMs, seu impacto na cibersegurança e como as equipes de SecOps podem utilizá-los para proteção enquanto se defendem de novas formas de ameaças habilitadas por IA. Vamos começar explorando os conceitos principais.

IA generativa e LLMs

A IA generativa (GenAI) representa um subconjunto de IA que foca na criação de novos conteúdos em várias formas, como texto, código, imagens, áudio e vídeo. No centro dos avanços em GenAI estão os LLMs, que vêm mostrando uma proficiência notável na compreensão e geração de linguagem humana.

Antes do advento dos LLMs, os modelos de linguagem tradicionais eram limitados a conjuntos de dados menores e algoritmos mais simples. Eles tinham uma habilidade restrita de compreender a nuance e a complexidade na linguagem e em sua capacidade computacional disponível. Avanços recentes nos LLMs possibilitaram aos cientistas de dados operar com uma escala muito maior de dados e complexidade, permitindo aos LLMs compreender contexto, gerar textos coerentes e até exibir uma forma de "criatividade" que era antes inatingível para a IA.

Os LLMs dependem de várias tecnologias e processos essenciais:

• Conjuntos grandes de dados: os LLMs são treinados com coleções extensivas de dados, abrangendo uma ampla variedade de conhecimento e linguagens humanas.
• Algoritmos avançados: técnicas como modelos transformadores possibilitam aos LLMs entender o contexto e as relações entre as palavras em uma frase muito melhor do que os modelos anteriores.
• Redes neurais: os LLMs são baseados em redes neurais que imitam a forma como o cérebro humano funciona, permitindo uma compreensão e geração de conteúdo mais sofisticadas.
• Processamento de linguagem natural (PLN): essa tecnologia fundamental possibilita que os LLMs interpretem, compreendam e gerem linguagem humana de uma forma que é significativa e relevante contextualmente.
• Aprendizagem contínua: os LLMs geralmente passam por treinamento contínuo, incorporando novos dados ao longo do tempo para melhorar e atualizar suas capacidades.

Como na maioria das áreas de IA, o papel dos dados na eficácia dos LLMs não pode ser subestimado. Para treinar os LLMs de forma eficaz, não é apenas a quantidade dos dados que importa, mas também sua qualidade e diversidade. Os dados de treinamento abrangem uma ampla variedade de tópicos, linguagens e formatos, permitindo que os LLMs realizem diversas tarefas, de tradução e criação de conteúdo a resposta a perguntas e simulação de conversas, com precisão e relevância notáveis.

Os LLMs (e a GenAI) revolucionaram a forma como as empresas lidam com tarefas como criação de conteúdo, atendimento ao cliente e até desenvolvimento de software. No entanto, a prevalência de aplicações baseadas em LLM em áreas como saúde, finanças, governo e educação enfatiza a necessidade crítica de medidas de segurança eficazes que promovam uma adoção segura e responsável da IA generativa.

Considerações de segurança ao usar LLMs

À medida que a adoção de LLMs entre os setores continua a crescer, aumenta a complexidade de garantir sua segurança. Considerando suas capacidades amplas, a natureza sensível dos dados que eles processam e os fluxos de trabalho que eles automatizam, proteger as aplicações de LLM é crucial para evitar o uso indevido, comprometimento de dados e outras vulnerabilidades. Estas são algumas das considerações principais de segurança:

• Tratamento de dados proprietários ou confidenciais: o uso de dados confidenciais no treinamento de LLM sem as proteções adequadas pode resultar em violações de privacidade e vazamento de dados.
• Proteção do pipeline de dados e das ferramentas: garantir a segurança do pipeline de dados e das ferramentas usadas no desenvolvimento de LLM é essencial para se proteger contra acesso não autorizado e adulteração dos dados.
• Proteção dos modelos: os invasores podem tentar manipular os dados de treinamento do modelo para comprometer sua integridade, levando a resultados mal-intencionados.
• Compreensão dos dados: os vieses inerentes em dados de treinamento podem perpetuar e amplificar estereótipos ou representações injustas, então é necessário implementar medidas para identificá-los e mitigá-los.

O Top 10 de aplicações de grandes modelos de linguagem do OWASP oferece orientações detalhadas adicionais para proteger as aplicações de LLM.

LLMs em cibersegurança: o lado bom

A IA generativa apresenta um potencial transformador enorme para a cibersegurança, com promessas de ganhos significativos em eficácia e eficiência no fluxo de trabalho, especialmente em um setor caracterizado por uma escassez persistente de mão de obra qualificada. Soluções de cibersegurança como a CrowdStrike® Charlotte AI™ permitem que as organizações ganhem eficiência na detecção e na resposta a ameaças. Em conjunto com capacidades nativas de IA em inteligência e detecção de ameaças, as plataformas modernas de cibersegurança podem analisar e operacionalizar grandes quantidades de dados, fornecendo insights acionáveis a usuários em todos os níveis de habilidade. Essa assistência é especialmente importante em um cenário em que as ameaças evoluem rapidamente, e a velocidade da detecção pode fazer a diferença entre um incidente pequeno e um ataque de alta gravidade.

A capacidade dos LLMs de entender e processar linguagem natural também permite que as organizações analisem dados não estruturados, como e-mails e postagens em redes sociais, para identificar indicadores sutis de tentativas de phishing, malware ou outras ciberameaças.

LLMs e ciberameaças: o lado ruim

Infelizmente, as capacidades que tornam os LLMs valiosos para os defensores modernos também podem ser usadas como armas por ciber criminosos. O advento da dark AI mostrou como os LLMs podem ser usados para criar e-mails de phishing mais convincentes, automatizar a geração de código mal-intencionado ou até manipular mídias sociais com campanhas de desinformação. Ferramentas como o FraudGPT exemplificam como os LLMs podem ser adaptados para finalidades maliciosas, criando desafios para as defesas de cibersegurança.

Os LLMs levaram a uma nova corrida armamentista no domínio digital: assim como os ciber criminosos aproveitam a IA para fins mal-intencionados, os defensores devem também aproveitar o poder da IA para manter-se à frente. Essa dinâmica ressalta a importância de desenvolver e implementar soluções de IA de ponta que possam se adaptar e se contrapor às táticas em evolução dos ciber adversários.

Como proteger suas aplicações baseadas em IA generativa e LLM

Nesta postagem, analisamos o impacto e a mecânica dos LLMs, destacando seu papel transformador como base para as aplicações de GenAI em vários setores. Observamos como esses modelos estão mudando o panorama da inovação digital. Também discutimos as considerações de segurança para o desenvolvimento e a implementação de aplicações baseadas em LLM, especialmente à luz das ciberameaças em constante evolução que aumentam em sofisticação a cada dia.

Diante desses desafios, as ferramentas de cibersegurança nativas de IA têm um papel crucial. Especificamente projetadas para combater ameaças habilitadas por IA, essas ferramentas representam o que há de mais novo em cibersegurança. A plataforma CrowdStrike Falcon® utiliza soluções como indicadores de ataque (IOAs) com tecnologia de IA e oferece proteção nativa de IA em sua inteligência e investigação de ameaças. Reunindo sistemas avançados como a Charlotte AI, a plataforma Falcon ajuda as empresas a estabelecerem uma postura proativa contra os atores de ciberameaças de hoje.

Para saber mais sobre a plataforma Falcon, entre em contato com nossa equipe hoje mesmo.