AI Security
Het Beveiligen van AI-Toepassingen Tegen Malafide Instructies en Data Lekken
Wanneer taalmodellen worden gekoppeld aan externe tools, databases of API’s, ontstaat een compleet nieuwe categorie beveiligingsrisico’s. Prompt Injection — waarbij een kwaadwillende gebruiker via verborgen tekst in een e-mail of webpagina het model dwingt om zijn system prompt te negeren — is uitgegroeid tot de OWASP Top 10 bedreiging nummer één voor AI.
Directe versus Indirecte Prompt Injection
Het onderscheid tussen een gebruiker die het model direct misbruikt en een bot die via legitieme RAG-documenten schadelijke instructies binnenhaalt.
Guardrails en Input/Output Validatielagen
Het inzetten van NeMo Guardrails en Llama Guard om inkomende en uitgaande teksten te filteren op misbruik.
The Principle of Least Privilege bij LLM Tool Use
Het beperken van API-rechten van AI-agenten zodat ze nooit destructieve acties kunnen uitvoeren.
Red Teaming en Adversarial Testing voor LLM’s
Het proactief aanvallen van je eigen AI-systemen om kwetsbaarheden te ontdekken voor hackers dat doen.
Conclusie en Best Practices
Proactieve LLM security is een absolute noodzaak om datalekken en misbruik in productie te voorkomen.
Volgende: Geavanceerde RAG Architecturen: Hybrid Search, Re-ranking en Query Rewriting
