ЗАХИСТ ВЕЛИКИХ МОВНИХ МОДЕЛЕЙ: РИЗИКИ, ЗАГРОЗИ ТА ПІДХОДИ ДО БЕЗПЕКИ - Гайдур, Галина; Власенко, Вадим; Петрова, Олександра (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
У статті здійснено комплексний аналіз сучасних викликів у сфері безпеки великих мовних моделей (Large Language Models, LLM), які стали ключовим елементом цифрової трансформації у багатьох галузях. Розглянуто характерні загрози, що виникають як унаслідок цілеспрямованих атак на моделі, так і через їхнє зловмисне використання в кіберзлочинності. Визначено основні вектори ризику, серед яких найбільш небезпечними є prompt injection - впровадження у запит прихованих інструкцій для зміни логіки роботи моделі, а також джейлбрейкінг - формування запитів, що дозволяють обійти вбудовані обмеження та ініціювати небажану поведінку. Окремо підкреслено ризики витоку конфіденційних даних з навчальних наборів, генерації шкідливого або вразливого коду, здатного потрапити у виробничі середовища, а також поширення дезінформаційного контенту, включно з мультимедійними матеріалами типу deepfake. На основі проведеного аналізу запропоновано концептуальну модель безпеки LLM, яка передбачає поєднання технічних, архітектурних і нормативно-правових елементів захисту. Значна увага приділена оцінці та практичному застосуванню таких механізмів, як AI-фаєрволи - проміжні системи, що перевіряють запити й відповіді моделі; вбудовані захисні модулі, інтегровані в архітектуру LLM; а також guardrails - обмеження вихідних даних без втручання в параметри моделі. Додатково розглянуто методи watermarking для ідентифікації синтетичного контенту та інструменти виявлення згенерованої інформації. Важливою складовою є нормативне регулювання, яке встановлює рамки використання потужних моделей і створює основу для зниження ризиків зловживання. Зроблено висновок, що традиційні засоби кіберзахисту, орієнтовані на статичні або сигнатурні методи виявлення, є недостатніми для генеративних систем, які функціонують у динамічному мовному середовищі. Для підвищення рівня безпеки необхідно впроваджувати багаторівневі стратегії, що охоплюють усі етапи життєвого циклу LLM - від розробки й навчання до практичного застосування та регуляторного контролю.