AI Umum

PyRIT: Alat Identifikasi Risiko Python untuk AI Generatif

Pendahuluan

Di era kecerdasan buatan yang berkembang pesat saat ini, terdapat kekhawatiran seputar potensi risiko yang terkait dengan model generatif. Model-model ini, yang dikenal sebagai Large Language Models (LLM), terkadang dapat menghasilkan konten yang menyesatkan, bias, atau berbahaya.

Tantangan

Para profesional keamanan dan insinyur pembelajaran mesin menghadapi tantangan dalam menilai ketahanan model-model ini dan aplikasinya. Solusi yang ada seringkali membutuhkan upaya manual dan tidak memiliki kerangka kerja yang komprehensif. Hal ini menciptakan kesenjangan dalam kemampuan mengevaluasi dan meningkatkan keamanan titik akhir LLM secara efisien.

PyRIT: Solusi

PyRIT, Alat Identifikasi Risiko Python untuk AI generatif, bertujuan untuk mengisi kekosongan ini dan menyediakan kerangka kerja otomatisasi akses terbuka. PyRIT mengambil pendekatan proaktif dengan mengotomatiskan tugas-tugas AI Red Teaming.

Komponen Utama PyRIT

  • Target: LLM yang diuji
  • Dataset: Berbagai prompt untuk pengujian
  • Mesin Penilaian: Mengevaluasi respons
  • Strategi Serangan: Metodologi untuk menyelidiki LLM
  • Memori: Merekam semua percakapan selama pengujian

Metodologi

PyRIT menggunakan metodologi yang disebut “tanya sendiri”, di mana ia tidak hanya meminta respons dari LLM tetapi juga mengumpulkan informasi tambahan tentang konten prompt. Informasi ekstra ini kemudian digunakan untuk berbagai tugas klasifikasi, membantu menentukan skor keseluruhan titik akhir LLM.

Metrik

Metrik yang digunakan oleh PyRIT menunjukkan kemampuannya dalam menilai ketahanan LLM. Ia mengkategorikan risiko ke dalam kategori bahaya, seperti fabrikasi, penyalahgunaan, dan konten terlarang.

Fitur

  • Mendukung skenario serangan satu putaran dan multi putaran
  • Menyediakan metrik terperinci

Kesimpulan

PyRIT mengatasi kebutuhan mendesak akan kerangka kerja yang komprehensif dan otomatis untuk menilai keamanan model AI generatif. Dengan menyederhanakan proses red teaming dan menawarkan metrik terperinci, PyRIT memberdayakan peneliti dan insinyur untuk mengidentifikasi dan memitigasi potensi risiko secara proaktif, memastikan pengembangan dan penerapan LLM yang bertanggung jawab dalam berbagai aplikasi.