Elastic Security Labs veröffentlicht Leitfaden zur Vermeidung von LLM-Risiken und -Missbrauch

Implementierungen von generativer KI und Large Language Models (LLMs) haben sich in den vergangenen eineinhalb Jahren rasant ausgebreitet und werden in einigen Unternehmen mit Nachdruck eingeführt. Dadurch ist die Angriffsfläche gewachsen, und für Entwickler und Sicherheitsteams mangelt es an klaren Richtlinien für die sichere Einführung dieser aufkommenden Technologien. Aus diesem Grund hat das Team von Elastic Security Labs eine neue Forschungspublikation für Sie und Ihr Unternehmen zusammengestellt.

Diese Publikation befasst sich mit der Sicherheit von generativer KI und LLMs und liefert Sicherheitsteams wichtige Informationen zum Schutz ihrer LLM-Implementierungen, einschließlich ausführlicher Erläuterungen zu Risiken und empfohlenen Best Practices zur Abwehr von Angriffen. Von Einblicken für LLM-Neulinge bis hin zu ausführlichen Erläuterungen zu den OWASP Top Ten werden in dieser Publikation Gegenmaßnahmen für häufige Missbräuche untersucht und empfohlen.

Jake King, Leiter der Abteilung für Bedrohungs- und Sicherheitsinformationen bei Elastic Security, kommentiert den Bericht wie folgt:

Angesichts der jüngsten Fortschritte bei unseren Erkennungsregeln und der brandneuen, formalen Forschung ist es wichtig zu bedenken, dass die Fortschritte in unserem Risikoverständnis aus dem Fachwissen der monatelangen Forschung auf diesem aufstrebenden Gebiet resultieren. Dies geht einher mit einem umfassenden Verständnis der Sicherheitsrisiken, denen viele Umgebungen heute ausgesetzt sind, und wurde nicht nur in unserem neuesten Bericht veröffentlicht, sondern auch in unserer gesamten Arbeit berücksichtigt.

Unsere Sichtweise auf die wichtigsten Risiken ist gepaart mit Einblicken in die Positionierung von Elastic in Bezug auf traditionelle Konzepte der Erkennungstechnik. Diese und andere Ideen sind in vielen unserer Elastic Security Labs-Publikationen zu finden, darunter:

• Der Blogeintrag Elastic verbessert die LLM-Sicherheit mit standardisierten Feldern und Integrationen befasst sich mit der Erstellung von Integrations-Workflows für die reibungslose Beurteilung der LLM-Sicherheit und präsentiert eine neue Integration mit AWS Bedrock.

• Einbettung von Sicherheit in LLM-Workflows: Der proaktive Ansatz von Elastic enthält Vorschläge und Beispiele zur Erkennung bösartiger LLM-Aktivitäten mit ES|QL und empfiehlt eine proxybasierte Telemetrielösung.

• Der Blogeintrag Beschleunigung der Elastic-Erkennungsmethoden mit LLMs befasst sich mit dem Engagement der Elastic Security Labs für LLM-Forschung zur Vereinfachung von Erkennungs-Workflows mit generativer KI.

Diese und andere Publikationen in unserem einzigartigen Blog sollen unser Publikum informieren, inspirieren und auf die Zukunft vorbereiten.

Elastic Security Labs hat es sich zur Aufgabe gemacht, Sicherheitsexperten wichtige und zeitnahe Informationen zur Verfügung zu stellen – unabhängig davon, ob Sie Elastic-Kunde sind oder nicht. Wenn wir normalisieren und standardisieren, machen wir die Branche für alle sicherer – und das ist genau das, was wir mit dieser Forschung erreichen wollen.

„Unser Repository mit Erkennungsregeln hilft unseren Kunden, Bedrohungen schnell und zuverlässig zu überwachen, und deckt jetzt auch Ihre LLM-Implementierungen ab. Die Regeln wurden in Übereinstimmung mit der Elastic-Selbstverpflichtung für Transparenz erstellt.

Heute ist ein guter Tag, um einem Bedrohungsakteur die Suppe zu versalzen. Sehen Sie sich den kostenlosen Bericht an.