Elastic Security Labs는 LLM 위험 및 남용을 방지하기 위한 지침을 발표합니다.

생성형 AI 및 대규모 언어 모델(LLM) 구현은 지난 1년 반 동안 널리 채택되었으며, 일부 회사에서는 이를 최대한 빨리 구현하려고 노력하고 있습니다. 이로 인해 공격 표면이 확대되었으며 개발자와 보안 팀은 이 새로운 기술을 안전하게 채택하는 방법에 대한 명확한 지침을 얻지 못했습니다. 이런 이유로, Elastic Security Labs 팀은 여러분과 여러분의 조직을 위한 새로운 연구 간행물을 출간하게 되었습니다.

이 간행물에서는 생성형 AI 및 LLM 안전성을 살펴보고, 위험에 대한 심층적인 설명과 공격 완화를 위해 제안된 권장 사항을 포함하여 LLM 구현을 보호하는 데 중요한 정보를 보안팀에 제공합니다. LLM을 처음 접하는 분들을 위한 인사이트부터 OWASP 상위 10개에 대한 심층적인 설명까지, 이 간행물은 일반적인 남용에 대한 대책을 탐색하고 권장합니다.

보고서에 대한 질문을 받았을 때 Elastic Security의 위협 및 보안 인텔리전스 책임자인 Jake King은 다음과 같이 말했습니다.

Elastic의 탐지 규칙에 대한 최근의 발전 사항과 완전히 새로운 공식적인 연구를 통해, 위험에 대한 Elastic의 보다 심도깊은 이해가 이 신흥 분야에 대한 수개월 간의 연구의 전문성에서 비롯된다는 점을 고려하시는 것이 중요합니다. 이는 오늘날 많은 환경에 영향을 미치는 보안 위험에 대한 깊은 이해와 결합되어 최신 보고서뿐만 아니라 업무 전반에 걸쳐 게시되었습니다.

높은 수준의 위험에 대한 우리의 관점은 Elastic이 기존 탐지 엔지니어링 개념에 어떻게 초점을 맞추고 있는지에 대한 인사이트와 결합됩니다. 이러한 아이디어와 기타 아이디어는 다음을 포함한 많은 Elastic Security Lab 간행물에 나와 있습니다.

• 표준화된 필드 및 통합으로 LLM 보안을 발전시킨 Elastic은 LLM 보안을 평가할 때 마찰을 줄이기 위한 통합 워크플로우 생성을 탐색하고 AWS Bedrock과의 새로운 통합에 대해 자세히 설명합니다

• LLM 워크플로우에 보안 내장: Elastic의 사전 예방적 접근 방식은 ES|QL을 사용하여 악의적인 LLM 활동을 탐지하는 방법에 대한 제안과 예를 강조하고 원격 측정 솔루션 기반 프록시를 제안합니다.

• LLM을 통한 Elastic 탐지 기술 가속화는 생성형 AI를 이용한 탐지 워크플로우 간소화라는 맥락에서 LLM 연구에 대한 헌신에 중점을 둡니다

이러한 간행물과 Elastic 블로그 공간의 다른 게시물은 앞으로 나올 내용에 대해 독자에게 정보를 제공하고 영감을 주며 준비시키는 것을 목표로 합니다.

Elastic의 고객이든 아니든 관계없이, Elastic Security Labs는 인텔리전스 커뮤니티에 중요하고 시의적절한 보안 연구를 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. Elastic이 정규화하고 표준화하면 모든 사람을 위해 업계를 더욱 안전하게 만들 수 있습니다. 바로 이것이야말로 Elastic이 이 연구에서 의도하는 바입니다.

고객을 위해, 탐지 규칙 리포지토리는 가능한 한 신속하게 자신 있게 모니터링할 수 있도록 지원해 드리기 위해 존재하며, 여기에는 이제 LLM 구현도 포함됩니다. 이러한 규칙은 Elastic의 투명성에 대한 헌신에 따라 공개적으로 구축되고 유지관리됩니다.

그럼 이제 위협 행위자를 좌절시켜 볼까요? 무료 보고서를 확인하세요.