La proliferación de modelos de lenguaje grande (LLMs) en los entornos de TI empresariales presenta nuevos desafíos y oportunidades en términos de seguridad, inteligencia artificial (IA) responsable, privacidad y la ingeniería de prompts. Los riesgos asociados con el uso de LLM, como salidas sesgadas, violaciones de privacidad y vulnerabilidades de seguridad, deben ser mitigados. Para abordar estos desafíos, las organizaciones deben asegurarse proactivamente de que su uso de LLMs se alinee con los principios más amplios de la IA responsable y prioricen la seguridad y privacidad. Al trabajar con LLMs, las organizaciones deben definir objetivos e implementar medidas para mejorar la seguridad de sus implementaciones LLM, tal como lo hacen con el cumplimiento normativo aplicable. Esto implica desplegar mecanismos robustos de autenticación, protocolos de encriptación y diseños optimizados de prompts para identificar y contrarrestar intentos de inyección de prompts, filtrado de prompts y jailbreaking, lo que puede ayudar a incrementar la fiabilidad de las salidas generadas por IA en relación con la seguridad.
Este artículo discute las amenazas existentes a nivel de prompts y describe varios mecanismos de seguridad para mitigar estas amenazas. En nuestro ejemplo, trabajamos con Anthropic Claude en Amazon Bedrock, implementando plantillas de prompts que nos permiten imponer medidas de seguridad contra amenazas comunes como la inyección de prompts. Estas plantillas son ...