De kwetsbaarheden van Retrieval Augmented Generation

Retrievel Augmented Generation (RAG) wordt gezien als de nieuwste belofte op het gebied van generatieve AI. RAG biedt mogelijkheden om meer waarde te halen uit data, door de combinatie van zoekfunctionaliteit (retrieval) en generatieve AI-modellen (generation). Gebruikers kunnen een vraag stellen, waarna RAG relevante informatie ophaalt uit een dataset en deze op een begrijpelijke manier presenteert als antwoord.

RAG kan dus snel en efficiënt inzicht geven en taken automatiseren op basis van grote hoeveelheden data. Dit kan organisaties helpen om de productiviteit te verhogen, besluitvorming te verbeteren en klanten beter van dienst te zijn.

Maar er zijn ook risico’s en uitdagingen op het gebied van beveiliging.

Beveiligingsrisico's: toegangscontroles, prompt injection en denial of service

Bij het implementeren van een RAG-systeem is het cruciaal om de beveiligingsrisico’s te begrijpen en aan te pakken. RAG-systemen hebben vaak toegang tot gevoelige bedrijfsgegevens, waaronder vertrouwelijke documenten, klantinformatie en intellectueel eigendom. Het is essentieel om strikte toegangscontroles in te stellen, zodat alleen geautoriseerde gebruikers toegang hebben tot deze gegevens.

Een ander risico is prompt injection: wanneer kwaadwillende actoren prompts invoeren die het RAG-systeem kunnen manipuleren om onbedoelde of schadelijke acties uit te voeren, zoals het lekken van gevoelige informatie. Het filteren en valideren van gebruikersinvoer is van cruciaal belang om deze vorm van aanval te voorkomen.

Daarnaast zijn RAG-systemen kwetsbaar voor denial of service (DoS) aanvallen; wanneer aanvallers systemen bombarderen met enorme aantallen verzoeken, kan het tijdelijk onbeschikbaar worden voor legitieme gebruikers.

Om deze risico’s aan te pakken, is een holistische benadering van beveiliging waarin verschillende stappen kunnen worden onderscheiden:

  • Het beperken van toegangsrechten volgens het principe van minimale privileges
  • Het isoleren van de functionaliteit van het RAG-systeem van andere systemen
  • Het filteren en valideren van gebruikersinvoer is ook van cruciaal belang
  • Het continu monitoren van RAG-systemen om ongebruikelijke patronen of verdachte activiteiten snel te identificeren en erop te reageren

In deze aflevering van AI Today Live gaan Joop Snijder, Willem Meints samen met Niels Naglé dieper in op deze onderwerpen.

Ook bespreken ze de Open Web Application Security Project (OWASP) Top 10 voor Large Language Models: deze lijst identificeert de meest kritieke risico’s en bedreigingen waarmee organisaties worden geconfronteerd bij het implementeren van systemen die zijn gebaseerd op Large Language Models, waaronder RAG. Door inzicht te geven in deze risico’s en praktische tegenmaatregelen te bieden, biedt de OWASP Top 10 een essentiële leidraad voor organisaties die de veiligheid van hun RAG-implementaties willen waarborgen.

Meer weten? Luister hier naar de aflevering.