Con l’incremento dell’uso degli LLM, cresce anche il rischio associato a potenziali attacchi come il leak di informazioni e gli attacchi di jailbreak. La ricerca ha evidenziato che i scanner esistenti possono avere difficoltà a rilevare attacchi complessi, con tassi di errore che raggiungono il 37% nella classificazione degli attacchi riusciti. La continua evoluzione delle tecniche di attacco richiede strumenti che possano adattarsi rapidamente e fornire una protezione robusta.
Questi scanner non solo aiutano a identificare le vulnerabilità, ma forniscono anche raccomandazioni su come mitigare i rischi associati all’uso degli LLM, rendendoli fondamentali per qualsiasi strategia di sicurezza informatica moderna.
L’articolo di ricerca, “Insights and Current Gaps in Open-Source LLM Vulnerability Scanners: A Comparative Analysis”, esamina e confronta vari scanner di vulnerabilità open-source per modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Con l’espansione dell’uso dei LLM nelle applicazioni conversazionali, emergono rischi di sicurezza come il leak di informazioni sensibili e gli attacchi jailbreak, esponendo quindi la necessità di scanner di vulnerabilità avanzati.
