Meta的CyberSecEval 3：提升大型語言模型的網絡安全防護
隨著武器化的大型語言模型（LLMs）日益演變為難以控制的危險工具，Meta推出了CyberSecEval 3，一套評估AI模型網絡安全風險與能力的基準。Meta研究人員指出：「CyberSecEval 3評估涵蓋兩大類的八種風險：第三方風險及應用開發者和最終用戶的風險。這一最新版本在前期工作的基礎上，新增了針對攻擊性安全能力的重點領域，包括自動化社交工程、擴展手動攻擊性網絡操作及自主攻擊性網絡操作。」
檢測漏洞：CyberSecEval 3的角色
Meta的CyberSecEval 3團隊針對核心網絡安全風險測試了Llama 3，揭示了與自動化網絡釣魚和攻擊戰術相關的漏洞。他們強調，所有自動化組件及防護措施，如CodeShield和LlamaGuard 3，均對外公開，便於透明度和社區反饋。面對武器化LLMs所帶來的威脅，組織亟需針對迅速演變的惡意LLM戰術採取行動，這些戰術的發展速度超過了許多企業與安全領導者的應對能力。Meta的全面報告強調了對這些日益嚴重威脅採取主動措施的重要性。
重要發現之一是，Llama 3能生成「中等說服力的多輪定向網絡釣魚攻擊」，顯示出其潛在的擴大影響力。儘管Llama 3模型具備強大能力，但在攻擊性操作中仍需大量人力監督，以降低錯誤風險。報告警告，資源有限的較小組織對Llama 3的自動化網絡釣魚能力可能特別脆弱。
對抗武器化LLMs的策略
為應對武器化LLMs帶來的迫切風險，組織可根據CyberSecEval 3框架實施以下策略：
1. 部署LlamaGuard 3和PromptGuard：使用這些工具來降低AI相關風險。Meta的研究表明，像Llama 3這樣的LLMs可能無意中生成惡意代碼或網絡釣魚內容。安全團隊應快速熟悉LlamaGuard 3和PromptGuard，以防止這些模型的誤用。
2. 加強人力監督：研究顯示，LLMs仍需大量人為指導。黑客模擬測試結果顯示，沒有人的參與，性能未見顯著提升。在滲透測試等高風險環境中，密切監控AI輸出至關重要。
3. 強化網絡釣魚防禦：鑒於Llama 3能自動化引人入勝的網絡釣魚攻擊，組織必須加強防禦。AI檢測工具能有效識別並中和高級模型生成的釣魚攻擊，從而降低成功攻擊的可能性。
4. 持續投資安全培訓：隨著武器化LLMs的快速演化，網絡安全團隊的持續培訓至關重要。讓團隊掌握LLMs的知識，在防禦和紅隊演練中均具備應對AI驅動威脅的能力。
5. 採用多層安全策略：Meta的研究表明，結合AI驅動的見解與傳統安全措施能增強對各種威脅的防護。將靜態與動態代碼分析與AI見解整合，對於防止不安全代碼的部署至關重要。
結論
Meta的CyberSecEval 3框架提供了一種主動、基於數據的方式，幫助理解LLMs的武器化，並為安全領導者提供可行的策略。利用LLMs的組織必須將這些框架納入更廣泛的網絡安全策略中，以有效降低風險，保護其系統免受AI驅動的攻擊。通過專注於先進的防護措施、人力監督、網絡釣魚防禦、持續培訓和多層安全策略，組織能更好地保護自己，面對不斷演變的威脅環境。
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