LLM പോയിസണിംഗ് ಮತ್ತು ദുരുപയോഗപ്രതിരോധ ഗവേഷണം

ചാഡ് സ്‌ചിറ വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ എങ്ങനെയൊക്കെ വിഷാംശീകരിക്കുകയും ദുരുപയോഗം ചെയ്യുകയും വ്യക്തികളെ നാശനഷ്ടം വരുത്താൻ ഉപയോഗിക്കപ്പെടാവുന്നതെല്ലാം ഗവേഷണം ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ ഈ ഭീഷണികളെ നേരിടുന്ന സംരക്ഷണ സംവിധാനങ്ങളും നിർമ്മിക്കുന്നു. അപകടം അതിവേഗം: LLM ഔട്ട്പുട്ടുകളിൽ വിശ്വാസം വളരുകയാണെങ്കിലും പ്രസ്താവനകൾ പരിശോധിക്കുന്ന 우리의 കഴിവ് അതിനോടൊപ്പം വ്യാപിക്കാതെ പോയിട്ടുണ്ട്, അതേസമയം പ്രതികൾ ചെലവുകുറഞ്ഞ് ടെക്സ്റ്റുകൾ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച് മോഡൽ പെരുമാറ്റവും വ്യക്തികൾക്കുള്ള തിരയൽ പ്രതിഭാസവും വശീകരിക്കാൻ കഴിയും.

ഈ ഗവേഷണം തുടരാൻ 2025 ഒക്ടോബർ 3-ന് ഒരു സ്വകാര്യ നിക്ഷേപ ഘട്ടം ഉറപ്പിച്ചു.

എക്സിക്യുട്ടീവ് സംഗ്രഹം

സാധാരണയ്ക്ക് ചെറിയ ഇന്റർനെറ്റ് നിലവാരം ഉള്ള մարդիկ AI-ഉൽപ്പാദിത നിന്ദാ പ്രകോപനത്തിലും ഡാറ്റാ വിഷാംശീകരണത്തിലും അസാമാന്യമായി വലിയ അപകടങ്ങൾ നേരിടുന്നു. ഒരൊറ്റ പ്രേരിത വ്യക്തി തെറ്റായ നറുക്കുകഥകൾ വിതച്ച് അവ തിരയലിലും സോഷ്യൽ ഫീഡുകളിലും LLM-കളിലും ആവർത്തിപ്പിക്കാൻ സാധിക്കും. ഈ രേഖ സാധാരണ ആക്രമണ മാർഗങ്ങളും പ്രതിഷ്ഠയും സുരക്ഷയുമുള്ള വ്യക്തമായ ഫലങ്ങളും കണ്ടെത്തലിനും പ്രതിരോധത്തിനും പ്രായോഗികമായ പ്ലേബുക്കും വിശദീകരിക്കുന്നു. കൂടാതെ ക്രിപ്‌റ്റോഗ്രാഫിക് ആയ രീതിയിൽ സ്ഥിരീകരിക്കപ്പെട്ട സാക്ഷ്യങ്ങളുടെയും ഉത്ഭവ-ജാഗ്രതയുള്ള റിട്രീവലിന്റെയും സഹായത്തോടെ വ്യക്തികൾക്കും ഇന്റഗ്രേറ്റർമാർക്കും നാശനഷ്ടം കുറക്കാനുള്ള മാർഗങ്ങൾ വിശദീകരിച്ചിരിക്കുന്നു.

ലക്ഷ്യപ്രേക്ഷക നിരയും ഭീഷണി മോഡലും

പ്രേക്ഷകർ: വലിയ SEO സാന്നിധ്യമില്ലാത്ത വ്യക്തികളും ചെറുകിട സംഘടനകളും. നിയന്ത്രണങ്ങൾ: സമയവും ബജറ്റും സാങ്കേതിക വിഭവങ്ങളും പരിമിതമാണ്. പ്രത്യാഗ്രർഥി: വലിയ ആകെ വാല്യത്തിൽ ടക്സ്റ്റ് സൃഷ്ടിച്ച് പോസ്റ്റ് ചെയ്യാൻ, അടിസ്ഥാന ലിങ്ക് നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ, റിപ്പോർട്ടിംഗ് ബ്ലൈൻഡ്സ്പോട്ടുകൾ ഉപയോഗത്തിൽപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന ഏക വ്യക്തി. ലക്ഷ്യങ്ങൾ: തിരയൽ/LLM ഫലങ്ങൾ വ്യത്യസ്തമാക്കുക, പ്രതിഷ്ഠക്ക് ഹാനി ചെയ്യുക, തൊഴിൽദാതാക്കളിൽ, ക്ലയന്റുകളിൽ, പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിൽ അല്ലെങ്കിൽ ഏജൻസികളിൽ സംശയം സൃഷ്ടിക്കുക.

LLM പോയിസണിംഗ് എന്താണെന്ന്?

LLM പോയിസണിംഗ് എന്നത് വിത്തിട്ടോ ഏകീകരിച്ചോ ചെയ്ത ഉള്ളടക്കങ്ങളിലൂടെ മോഡലിന്റെ പെരുമാറ്റം മാനിപ്പുലേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു — ഉദാഹരണത്തിന് ദുഷ്ട പോസ്റ്റുകൾ, സിന്തറ്റിക് ലേഖനങ്ങൾ, ഫോറം സ്‌പാം എന്നിവ — ഇവ റിട്രീവൽ സിസ്റ്റങ്ങളിലൂടെ ഉൾക്കൊള്ളപ്പെടുക അല്ലെങ്കിൽ മനുഷ്യർ സിഗ്നലുകളായി ഉപയോഗിക്കുക വഴി മോഡലുകളെ തെറ്റായ ബന്ധങ്ങളിലേക്കും നിന്ദാപരമായ കഥാചിത്രങ്ങളിലേക്കും നയിക്കുന്നു.

LLM-കളും റിട്രീവൽ സിസ്റ്റങ്ങളും ස්‌കെയിലിനും കവറേജിനും ഒതുക്കി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനാൽ, വെബ്‌സൈറ്റ് നൂടിയിലെ ഒരു ചെറിയ ഭാഗത്തെ ന hala (flood) ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ഒരൊറ്റ പ്രേരിത പ്രതി വ്യക്തി മോഡൽ ഒരു വ്യക്തിയെക്കുറിച്ച് "കാണുന്നത്" രൂപപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. ഓൺലൈനിൽ പരിധിയുള്ള സാന്നിധ്യമുള്ള വ്യക്തികളോട് ഇത് പ്രത്യേകിച്ച് ഫലപ്രദമാണ്.

പ്രതിഷ്ഠ എങ്ങനെ വികൃതമാകുന്നു

  • സേർച്ച്/സോഷ്യൽ വിഷാകരണം - പ്രൊഫൈൽ കവർച്ച, ലിങ്ക് ഫാമുകൾ, വൻ തോതിലുള്ള പോസ്റ്റിംഗ് എന്നിവ റാങ്കിംഗ് ഫീച്ചറുകളെയും ഓട്ടോകംപ്ലീറ്റ് അസോസിയേഷനുകളെയും മുൻവിധിയെ ബാധിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
  • നോളജ് ബേസ് 및 RAG പോയിസണിംഗ് - സാമാന്യാർത്ഥപരമായി പ്രസക്തിയുള്ളതായി തോന്നുന്ന എന്റിറ്റി പേജുകളും QA കുറിപ്പുകളും സൃഷ്ടിച്ച് അവയെ കോൺടെക്സ്റ്റായി തിരഞ്ഞെടുത്തെടുക്കുന്നത്.
  • അപ്രത്യക്ഷ പ്രോപ്റ്റ് ഇൻജക്ഷൻ - ബ്രൗസിംഗ് ഏജന്റുകൾക്ക് നിർദ്ദേശങ്ങൾ ആവർത്തിക്കാൻ അല്ലെങ്കിൽ സംവേദനാത്മക ഡാറ്റ പുറത്തെടുക്കാൻ പ്രേരിപ്പിക്കുന്ന വെബ് ഉള്ളടക്കം.
  • ബാക്ക്‌ഡോർഡുചെയ്ത എന്റ്പോയിന്റുകൾ - ട്രിഗർ വ്യാഖ്യങ്ങൾ വരുന്നതുവരെ സാധാരണ പെരുമാറ്റം കാണിക്കുന്ന, പിന്നീട് ലക്ഷ്യമിട്ട് മിഥ്യപറച്ചിൽ പുറപ്പെടുത്തുന്ന ദുഷ്ട മോഡൽ റാപ്പറുകൾ.

കൂടുതൽ അപകടങ്ങളും പരാജയ മോഡുകളും

  • സിന്തറ്റിക് ഔട്ട്‌പുട്ടുകളിൽ നിന്നുള്ള പരിശീലനത്തിന്റെ ഫലമായി മോഡൽ തകരാറ് — ഫിൽറ്റർ ചെയ്യാത്തതോ തൂക്കം നല്കാത്തതോ ആയാൽ സൃഷ്ടിച്ച ടെക്സ്റ്റ് ഭാവിയിലെ മോഡലിന്റെ ഗുണനിലവാരം കുറയ്ക്കാവുന്ന ഫീഡ്ബാക്ക്-ലൂപ്പുകൾ.
  • അപ്രത്യക്ഷ പ്രോപ്റ്റ് ഇൻജക്ഷൻ - വെബിലുള്ള ശത്രുതാപൂർണ്ണ ഉള്ളടക്കം, അത് ഉദ്ധരിക്കുമ്പോൾ ഏജന്റിനേയും ബ്രൗസിംഗ് ടൂളിനേയും രഹസ്യങ്ങൾ പുറത്തെടുക്കാൻ അല്ലെങ്കിൽ നിന്ദാപ്രചരണം വ്യാപിപ്പിക്കാൻ നിർദ്ദേശിക്കാം.
  • എംബെഡ്ഡിംഗ് സ്റ്റോർ വിഷീകരണം - അറിവ് തട്ടകത്തിലെ എതിരാളി-പാസേജുകൾ ചേർത്താൽ തിരച്ചലിൽ സാംമാന്യപരമായി പ്രസക്തമെന്നു തോന്നുന്ന തെറ്റായ അവകാശങ്ങൾ ഉയിർക്കാം.
  • ബാക്ക്‌ഡോർഡുചെയ്ത റിലീസുകൾ - മാറ്റം വരുത്തിയ ചെക്ക്പോയിന്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ API റാപ്പറുകൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുക; അവ ട്രിഗർ വ്യാക്യങ്ങൾ ഇല്ലാതിരുന്നാൽ സാധാരണ പെരുമാറ്റം കാണിക്കുകയും ട്രിഗർ ലഭിക്കുന്നതോടെ വ്യതിയാന മൂല്യവാചകങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യുക.

വസ്തുനിഷ്കരമായ കേസുകളും റഫറൻസുകളും

ആഴത്തിലുള്ള നിവാരണരീതികൾ

തിരിച്ച് കണ്ടെത്തലും റാങ്കിംഗും

  • സ്രോതസ്കോർ ചെയ്യലും ഉറവിട പ്രാമാണികത ഭാരമിടലും - ഒപ്പിട്ടോ പ്രസാധകൻ പരിശോധിച്ച ഉള്ളടക്കങ്ങളെയാണ് മുൻഗണന നൽകേണ്ടത്; പുതുതായി സൃഷ്ടിച്ചോ കുറഞ്ഞ പ്രതിഷ്ഠയുള്ളതായ പേജുകൾക്ക് കുറഞ്ഞ ഭാരം നൽകുക.
  • ഗ്രേസ് കാലയളവോടുകൂടിയ സമയം കുറയൽ - പുതിയ ഉറവിടങ്ങൾ നിർണായകമായ മറുപടികളെ ബാധിക്കുന്നതിനു മുമ്പ് ശാസ്ത്രീയമായി താമസസമയം നിർബന്ധമാക്കുക; സംവേദനശീല എന്റിറ്റികൾക്കായി انسانی പരിശോധന (human review) ചേർക്കുക.
  • ഇക്കോ-ചേംബർ കണ്ടെത്തൽ - ഏകദേശം സമാനമായ പാസേജുകൾ ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്ത് ഒരേ ഉറവിടം അല്ലെങ്കിൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് നിന്നുള്ള ആവർത്തിച്ച സ്വാധീനം പരിധിയിടുക.
  • എംബഡിംഗ് സ്പേസിൽ ഔട്ട്‌ലയർും അനോമലി കണ്ടെത്തൽ — വെക്ടർ സ്ഥാനങ്ങൾ എതിരപ്രവർത്തനപരമായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തിരിക്കുന്ന ഭാഗങ്ങൾ ഫ്ലാഗുചെയ്യുക.

ഡേറ്റയും KB ശുചിത്വം

  • സ്നാപ്ഷോട്ട് மற்றும் ഡിഫ് ജ്ഞാനഭണ്ഡാരങ്ങൾ - വലിയ വ്യത്യാസങ്ങൾ പരിശോധിക്കുക, പ്രത്യേകിച്ച് വ്യക്തി എന്റിറ്റികളും പ്രാഥമിക സ്രോതസ്സുകൾ ഇല്ലാത്ത ആരോപണങ്ങളും.
  • കാനറി കൂടാതെ നിരാകരണ പട്ടികകൾ - ലഭ്യമായ ദുരുപയോഗ ഡൊമെയ്‌നുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നത് തടയുക; അനധികൃത പ്രചരണം അളക്കാൻ കാനറികൾ ഇടുക.
  • ഉയർന്ന റിസ്ക് വിഷയങ്ങൾക്ക് മനുഷ്യനെ ലൂപിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുക - പ്രതിഷ്ഠാവിവരങ്ങളുടെ നിർദേശിച്ച അപ്ഡേറ്റുകൾ മാനുവൽ വിധിയിക്കുവാൻ നിരയിൽ ചേർക്കുക.

പ്രാമാണീകരണങ്ങളും പ്രതിഷ്ഠയും

  • ക്രിപ്‌റ്റോഗ്രഫിക്കായി സ്ഥിരീകരിച്ച ഉറപ്പുസംപ്രഖ്യാപനങ്ങൾ - പരിശോധിക്കപ്പെട്ട വിദഗ്ധരും സ്ഥാപനങ്ങളും ഒപ്പിട്ട പ്രസ്താവനകൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്ന ലോഗിലൂടെ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നത്.
  • പ്രതിഷ്ഠ ഗ്രാഫുകൾ - ഒപ്പിട്ട അംഗീകാരങ്ങളെ ഏകോപിപ്പിക്കുകയും പുനരാവർത്തിക്കുന്ന ദുരുപയോഗക്കാർ അല്ലെങ്കിൽ ബോട്ട് നെറ്റ്‌വർക്കുകളിൽ നിന്നുള്ള ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ റാങ്ക് കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുക.
  • ഉപയോക്താവിന് കാണിക്കുന്ന ഉദ്ധരണികൾ - സംവേദനശീല അവകാശവാദങ്ങൾക്ക് മോഡലുകൾ ഉറവിടങ്ങളും വിശ്വാസമൂല്യങ്ങളും പ്രൊവനൻസ് ബാഡ്ജുകളോടുകൂടി കാണിക്കണമെന്ന് ആവശ്യപ്പെടുക.

എന്റർപ്രൈസ് ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

  • താങ്കളുടെ ഡോമെയിനിലെ സംവേദനശീല എന്റിറ്റികളെ (വ്യക്തികൾ, ബ്രാൻഡുകൾ, നിയമ വിഷയങ്ങൾ) മാപ്പ് ചെയ്ത്, ഉറവിട പ്രാമാണികത ആവശ്യപ്പെടുന്ന സംരക്ഷിത പൈപ്പ്‌ലൈനുകളിൽ നിന്ന് തിരയൽ ചോദനകൾ റൂട്ടുചെയ്യുക.
  • പ്രഥമ പക്ഷ ഉള്ളടക്കത്തിന് C2PA അല്ലെങ്കിൽ സമാന ഉള്ളടക്ക സാക്ഷ്യപത്രങ്ങൾ സ്വീകരിക്കുക, പങ്കാളികളെ അതുപോലെ ചെയ്യാൻ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക.
  • കാലക്രമത്തിനു വേണ്ടി പുതിയ ഉറവിടങ്ങളുടെ സ്വാധീനം പകിടം പുനരവലോകനം ചെയ്യുക, എന്റിറ്റി-തല മറുപടികളിൽ അസാധാരണ ഘർഷണങ്ങൾ കണ്ടാൽ അലർട്ട് നല്കുക.
  • പരോക്ഷ പ്രാമ്പ്റ്റ് ഇൻജക്ഷൻ ടെസ്റ്റ് സ്യൂട്ടുകൾ ഉൾപ്പെടെ RAG மற்றும் ബ്രൗസിംഗ് ഏജൻറുകൾക്കായി തുടർച്ചയായ റെഡ്-ടീമിംഗ് നടത്തുക.

AI മുഖേനുള്ള ഉപദ്രവവും നിന്ദയും

നിയമിക്കപ്പെട്ട വ്യക്തികൾ ഇപ്പോൾ AIയും ഓട്ടോമേഷൻ ഉപകരണങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് പീഡനവും നിന്ദാപ്രചാരവും വൻതോതിൽ നിർമ്മിക്കുന്നു, വിശ്വസനീയമായി കാണുന്ന എഴുത്തും നകൽ “സ്രോതസ്സുകൾ” സൃഷ്ടിക്കുന്നു, അവ ഇൻഡക്സിംഗ്, സ്ക്രാപിംഗ്, പുനരുപയോഗം ചെയ്യാൻ എളുപ്പമാണ്. ഈ ശ്രമങ്ങൾ ചെലവുകുറഞ്ഞവയും വലിയ സ്വാധീനമുള്ളവയും ആണു, ഓട്ടോമേറ്റഡ് സംവിധാനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് പരത്തിയാൽ പരിഹരിക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളവയും ആകുന്നു.

ചാഡ് സ്‌ചിറ വ്യക്തിഗതമായി ലക്ഷ്യവായ്‌കപ്പെട്ട ആക്രമണങ്ങളും നിന്ദയും ഒപ്പം പ്രതിഷ്ഠസൂചനകളും തിരയൽ تاثികളുണ്ടാക്കാനുള്ള സ്പാമ്മി ലിങ്കിംഗും അനുഭവിച്ചിട്ടുണ്ട്. വിശദമായ കുറിപ്പും തെളിവു ശൃംഖലയും ഇവിടെ രേഖപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട: ജെസ്സി നിക്ക്ലസ് - പീഡനവും നിന്ദാപ്രചരണവും.

ഭീഷണി വർഗ്ഗീകരണം

  • പ്രീട്രെയിനിങ് ഡാറ്റാ പൊയ്‌സണിംഗ് - ആദ്യ പരിശീലനത്തിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന പൊതു കോർപറകളിൽ വിഷം ചേർത്ത് തെറ്റായ ബന്ധങ്ങളും ബാക്ക്‌ഡോർകളും സ്ഥാപിക്കുന്നത്.
  • RAG പൊയ്‌സണിംഗ് - റിട്രീവൽ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ ഇൻഫെറൻസ് സമയത്ത് ഉപയോഗിക്കുന്ന നോളജ് ബേസുകളിലോ ബാഹ്യ ഉറവിടങ്ങളിലോ വിഷബീജീകരണം നടത്തുക.
  • സേർച്ച്/സോഷ്യൽ വിഷാകരണം - ഒരു വ്യക്തിയെക്കുറിച്ച് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു വിഷയം സംബന്ധിച്ച് തിരിച്ച് കണ്ടെത്തൽ/റാങ്കിംഗ് സൂചനകളെ পক্ষപാതി ആക്കാൻ പോസ്റ്റുകൾ ഒഴുകിച്ചു നിറക്കലോ കുറഞ്ഞ നിലവാരമുള്ള പേജുകൾ വ്യാപകമായി പ്രചരിപ്പിക്കലോ.
  • പ്രതിപക്ഷ പ്രോംപ്റ്റുകളും ഉള്ളടക്കവും - ആഗ്രഹിക്കാത്ത പെരുമാറ്റങ്ങൾ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നതോ, നിന്ദാസ്പദ പ്രസ്താവനകൾ ആവർത്തിക്കുന്ന ജെയിൽബ്രേക്ക് ഘടനകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നതോ ആയ ഇൻപുട്ടുകൾ രൂപപ്പെടുത്തൽ.

സമീപകാല സംഭവങ്ങളും ഗവേഷണവും (തീയതികളോട് കൂടെ)

കുറിപ്പ്: മുകളിൽ കൊടുത്ത തീയതികൾ കണ്ണി നൽകിയ ഉറവിടങ്ങളിലെ പ്രസിദ്ധീകരണ അല്ലെങ്കിൽ പൊതുജന റിലീസ് തീയതികളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു.

ഇത് എന്തിന് അപകടകരമാണെന്ന്

  • അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള റഫറൻസുകൾ ദുൽബലമോ പ്രതിപക്ഷമായി നട്ടിട്ടോ ആയിരിക്കുമ്പോഴും LLMകൾ അധികാരപരമായതായി പ്രത്യക്ഷപ്പെടാം.
  • തിരിച്ച് കണ്ടെത്തൽ-റാങ്കിംഗ് പൈപ്പ്ലൈനുകൾ പുനരാവർത്തിച്ച ടെക്സ്റ്റിന് അധിക പ്രാധാന്യം നൽകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്; ഇതുവഴി ഒരൊറ്റ നടാക്കൻ മാത്രം വോള്യം ഉപയോഗിച്ച് ഫലങ്ങൾ വീഴ്ത്തി കാണിക്കാവുന്നതാണ്.
  • ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഉള്ളടക്ക നിർമ്മാണത്തെയും വിതരണത്തിന്റെയും വേഗതയെ അപേക്ഷിച്ച് മനുഷ്യ ഫാക്ട്-ചെക്കിംഗ് ട്രെയിലുകൾ മന്ദഗതിയുള്ളതും ചെലവേറിയതുമാണ്.
  • പ്രധാനമായ ഓൺലൈൻ സാന്നിധ്യമില്ലാത്ത ബാദ്ധിതർ ഏകൊരു പോസ്റ്റിലൂടെ സൃഷ്ടിക്കുന്ന വിഷപ്രവാഹത്തിലും തിരിച്ചറിയൽ ആക്രമണങ്ങളിലും അനുപാതംകൂടിയാവශ്യമായി പ്രავლവ്യാധിതരാവുന്നു.

റിസ്ക് ആഴത്തിലുള്ള വിശകലനം

  • തൊഴിൽ અને പ്ലാറ്റ്‌ഫോം സ്ക്രീനിംഗ് - പുതിയ നിയമനം, മഡറേഷൻ, അല്ലെങ്കിൽ ഓൺബോർഡിംഗ് പരിശോധനകളിൽ തിരച്ചിൽയും LLM സംക്ഷേപങ്ങളും വിഷമുള്ള ഉള്ളടക്കം ആവർത്തിച്ച് പ്രതിഫലിപ്പിച്ചേക്കാം.
  • യാത്ര, താമസം, സാമ്പത്തിക സേവനങ്ങൾ - ഓട്ടോമേറ്റഡ് പരിശോധനകൾ വ്യാജ വിവരങ്ങൾ പുറത്തുകൊണ്ടുവരാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, ഇത് സേവനങ്ങൾക്ക് കാലതാമസം വരുത്തുകയോ തടസ്സം സൃഷ്ടിക്കുകയോ ചെയ്യാം.
  • സ്ഥിരത — ഒരിക്കൽ നോളജ് ബേസുകളിലോ കാഷെഡ് മറുപടികളിലോ ഇൻഡക്സ് ചെയ്യപ്പെട്ടാൽ, തെറ്റായ പ്രസ്താവനകൾ ഡൗൺടേക്ക് ചെയ്തശേഷവും വീണ്ടും ഉയർന്ന് വരാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.
  • സിന്തറ്റിക് ഫീഡ്ബാക്ക് - സൃഷ്ടിച്ച ഉള്ളടക്കങ്ങൾ കൂടുതൽ നിർമ്മിത ഉള്ളടക്കങ്ങളെ പ്രോൽസാഹിപ്പിക്കുകയും കാലക്രമേണ തെറ്റുകളുടെ പ്രത്യക്ഷ ഭാരത്വം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യാം.

കണ്ടെത്തൽ ಮತ್ತು നിരീക്ഷണം

  • നിങ്ങളുടെ പേര് மற்றும் ഉപനാമങ്ങളിലെ സെർച്ച്അലർട്ടുകൾ സജ്ജമാക്കുക; ഇടക്കിടെ site: ക്വറിയുകൾ പരിശോധിച്ച് നിങ്ങളെ പരാമർശിക്കുന്ന കുറഞ്ഞ പ്രതിഷ്ഠയുള്ള ഡൊമെയ്‌നുകൾ കാണിക്കുന്നതുണ്ടെന്ന് പരിശോധിക്കുക.
  • നിങ്ങളുടെ ജ്ഞാനപാനലുകളിലോ എന്റിറ്റി പേജുകളിലോ സംഭവിക്കുന്ന മാറ്റങ്ങൾ പിന്തുടരുക; തെളിവായി തീയതിയിട്ട സ്ക്രീൻഷോട്ടുകളും എക്സ്പോർട്ട് ചെയ്ത പകർപ്പുകളും കൈവശം വയ്ക്കുക.
  • സാമൂഹിക ലിങ്ക് ഗ്രാഫുകൾ നിരീക്ഷിക്കുക — ആവർത്തിച്ച് ഉദ്ഭവിക്കുന്ന അക്കൗണ്ടുകൾ അല്ലെങ്കിൽ സമാന വാചകരീതികൾ suddenly spike ഉണ്ടാകുന്നത് കണ്ടെത്തുക.
  • RAG അല്ലെങ്കിൽ നോളജ് ബേസ് പ്രവർത്തിപ്പിച്ചാൽ, എന്റിറ്റി ഡ്രിഫ്റ്റ് പരിശോധനകൾ നടത്തുകയും പ്രാഥമിക സ്രോതസ്സുകളില്ലാത്ത വ്യക്തി പേജുകളിലേയും ആരോപണങ്ങളിലേയും വലിയ വ്യത്യാസങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക.

സുരക്ഷാ പ്ലേബുക്ക് - വ്യക്തികൾ

  • വ്യക്തിഗത തിരിച്ചറിയൽ പ്രസ്താവനകൾ, ചുരുങ്ങിയ ബയോയും ബന്ധപ്പെടാനുള്ള മാർഗ്ഗങ്ങളും ഉൾപ്പെടുത്തി ഒരു വ്യക്തിഗത സൈറ്റ് പ്രസിദ്ധീകരിക്കുക; തീയതിയോടെയുള്ള മാറ്റലോഗ് നിലനിർത്തുക.
  • വേദികളിൽ പ്രൊഫൈൽ മെടാഡേറ്റയെ ഏകോപിപ്പിക്കുക; സാധ്യമായിടങ്ങളിൽ സ്ഥിരീകരിച്ച പ്രൊഫൈലുകൾ ലഭ്യമാക്കുകയും അവ നിങ്ങളുടെ സൈറ്റുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുക.
  • പ്രധാന ചിത്രങ്ങൾക്കും രേഖകൾക്കും സാധിക്കുമ്പോൾ C2PA അല്ലെങ്കിൽ സമാന ഉള്ളടക്ക ക്രെഡൻഷ്യലുകൾ ഉപയോഗിക്കുക; ഒറിജിനലുകൾ സ്വകാര്യമായി സൂക്ഷിക്കുക.
  • സാക്ഷ്യങ്ങളുടെ ലോഗ് സമയമുദ്രകളോടെ സൂക്ഷിക്കുക: സ്ക്രീൻഷോട്ടുകൾ, ലിങ്കുകൾ, പിന്നീട് എസ്കലേഷൻ നടത്തുന്നതിന് വേണ്ട പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ടിക്കറ്റ് നമ്പറുകൾ എന്നിവ.
  • ടേക്ക്‌ഡൗൺ ടെംപ്ലേറ്റുകൾ തയ്യാറാക്കുക; പുതിയ ആക്രമണങ്ങൾക്ക് ദ്രുതമായി പ്രതികരിക്കുക, ഓരോ ഘട്ടവും രേഖപ്പെടുത്തുക ώστε സുതാര്യമായ രേഖാമാർഗം ഉണ്ടാകും.

സുരക്ഷാ പ്ലേബുക്ക് - ടീമുകളും ഇന്റഗ്രേറ്റർമാരും

  • റിട്രീവലിൽ ഒപ്പ് വച്ചതോ പ്രസാധകൻ സ്ഥിരീകരിച്ചതോ ആയ ഉള്ളടക്കത്തെ മുൻഗണന നൽകുക; പുതിയ ഉറവിടങ്ങൾക്ക് സമയസ്ഥാനഭീതിയിലുള്ള അനുകമ്പാ കാലാവധികൾ പ്രയോഗിക്കുക.
  • അതേ ഉറവിടത്തിൽ നിന്നുള്ള ആവർത്തിത സ്വാധീനം പരിമിതപ്പെടുത്തുക და ഓരോ ഉറവിട നെറ്റ്‌വർക്കിലേയും അടുത്തടുത്ത ഡുപ്ലിക്കേറ്റുകൾ നീക്കംചെയ്യുക.
  • വ്യക്തിഗത തലത്തിലുള്ള ആരോപണങ്ങൾക്കും മറ്റ് സന്നിഹിത വിഷയങ്ങൾക്കും ഉത്ഭവ ബാഡ്ജുകളും ഉപയോക്താവിന് ദൃശ്യമായ ഉറവിട പട്ടികകളും ചേർക്കുക.
  • എംബെഡിങ് സംഭരണികളിൽ അനോമലി കണ്ടെത്തൽ സ്വീകരിക്കുക; പ്രതിപക്ഷ ലക്ഷ്യമാക്കിയ വെക്ടർ അസാധാരണങ്ങൾ ഫ്‌లാഗ് ചെയ്യുകയും അനധികൃത പ്രചരണം കണ്ടെത്താൻ കാനറി പരിശോധനകൾ നടത്തുകയും ചെയ്യുക.

ഗവേഷണം: ക്രിപ്‌റ്റോഗ്രാഫിക് ആയി സ്ഥിരീകരിച്ച ഉറപ്പ് രേഖകൾ

ചാഡ് സ്‌ചിറ വ്യക്തികളെയും സംഭവങ്ങളെയുംക്കുറിച്ചുള്ള പ്രസ്താവനകളിൽ വിശ്വാസനന്മ ഉറപ്പാക്കാൻ ക്രിപ്‌റ്റോഗ്രാഫിക് ആയി സാധ്യമാക്കിയ സാക്ഷ്യപ്പെടുത്തൽ സംവിധാനങ്ങൾ നിർമ്മിച്ചു കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. ലക്ഷ്യം: പരിശോധിച്ച പ്രൊഫഷണലുകളും സംഘടനകളും നൽകിയ, ഒപ്പിട്ടും ചോദ്യം ചെയ്യാവുന്നതുമായ അവകാശപ്രതീക്ഷകളിലൂടെ LLM-കൾക്കും റിട്രീവൽ സിസ്റ്റങ്ങൾക്കും സാക്ഷ്യപ്പെട്ട വിവരങ്ങൾ നല്കി ശക്തമായ ഉത്ഭവപരിശോധനയും വിഷാംശീകരണ പ്രതിരോധവും സൃഷ്ടിക്കുക.

രൂപകൽപ്പന സിദ്ധാന്തങ്ങൾ

  • ഐഡന്റിറ്റിയും ഉറവിടവിവരവും: പ്രസ്താവനകൾ പബ്ലിക് കീ ക്രിപ്‌റ്റോഗ്രഫി ഉപയോഗിച്ച് സ്ഥിരീകരിക്കപ്പെട്ട വ്യക്തികളാൽ/സംഘടനകളാൽ ഒപ്പുവെക്കപ്പെടുന്നു.
  • പരിശോധനയോഗ്യമായ സംഭരണം: സാക്ഷ്യങ്ങൾ append-only, ടാമ്പർ-എവിഡന്റ് ലോഗുകളിലേക്ക് ആങ്കർ ചെയ്യപ്പെടുന്നു, സ്വതന്ത്ര സ്ഥിരീകരണം ചെയ്യാൻэто സാധ്യമാക്കുന്നു.
  • തിരിച്ച് കണ്ടെത്തൽ ഇന്റഗ്രേഷൻ: RAG പൈപ്പ്ലൈനുകൾ സെൻസിറ്റീവ് ക്വേറികൾക്കായി ക്രിപ്‌റ്റോഗ്രാഫിക് ആയി സ്ഥിരീകരിച്ച ഉറവുകൾ മുൻഗണനയായി എടുക്കുകയോ അവ നിർബന്ധമാക്കുകയോ ചെയ്യാം.
  • കുറഞ്ഞ പ്രതിബന്ധം: APIകളും SDKകളും പ്രസാധകർക്കും പ്ലാറ്റ്‌ഫോങ്ങള്ക്കും ഡാറ്റ സ്വീകരിക്കൽ സമയത്ത് സാക്ഷ്യപ്പെടുത്തലുകൾ നൽകിയാലും പരിശോധിച്ചാലും കഴിയുന്നതാണ്.

പ്രതിഷ്ഠയും മുന്നറിയിപ്പും

പ്രമാണീകരണങ്ങൾക്കുപുറമേ, ഒരു പ്രതിഷ്ഠാ ലെയർ ഒപ്പ് വെച്ച അംഗീകാരങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കുകയും അറിയപ്പെട്ട ദുർവിനിയോഗകരെ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഏകോപിത ആക്രമണങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ അസാധാരണമായ ഉയർച്ചകൾ കണ്ടെത്തുമ്പോൾ അലേർട്ട് സിസ്റ്റങ്ങൾ ലക്ഷ്യങ്ങളെ അറിയിക്കുകയുള്ളൂ, അതിലൂടെ വേഗത്തിൽ പ്രതികരിക്കുകയും ഡൗൺടേക്ക് അഭ്യർത്ഥനകൾ ചെയ്യാൻ സാധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

കാനൂനിക്ക്‍വും പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ചാനലുകളും

  • ലിങ്കുകൾ, തീയതികൾ, സ്ക്രീൻഷോട്ടുകൾ, പ്രഭാവങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾമുന്നിലെ തെളിവ് പാക്കേജുകൾ സഹിതം പ്ലാറ്റ്ഫോം റിപ്പോർട്ട് പ്രവാഹങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക. അപകീര്‍ത്തി (defamation) jeung ഉപദ്രവ നയങ്ങൾ (harassment policies) പരാമർശിക്കുക.
  • യോഗ്യമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഔദ്യോഗിക നോട്ടീസുകൾ വഴി വിഷയങ്ങൾ ഉയർത്തുക; കറസ്പോൻഡൻസിന്റെ ലോഗുകളും ടിക്കറ്റ് ഐഡുകളും നിങ്ങളുടെ തെളിവ് ട്രെയിലിൽ സൂക്ഷിക്കുക.
  • നിന്ദനയും പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ഉത്തരവാദിത്വവും സംബന്ധിച്ച ന്യായാധികരണ വ്യത്യാസങ്ങൾ പരിഗണിക്കുക; ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള കേസുകളില്‍ അഭിഭാഷകരെ സമീപിക്കുക.

അമൽപരിപാടിയുടെ റോഡ്‌മാപ് (വർഷം 1)

  • MVP: രേഖാമോദീകരണ സ്കീമയും പ്രസാധക SDKയും പരിചയ പ്രസ്താവനകൾക്കും സംഭവ ദാവികള്ക്കും ഒപ്പ് വെക്കുന്നതിനുള്ളത്.
  • പരിശോധിച്ച ചെറിയ പ്രൊഫഷണൽ ഗ്രൂപ്പും സംഘടനകളും ഉൾപ്പെടുന്നൊരു പൈലറ്റ് നടത്തുക; പരിശോധിക്കൽ വർക്‌ഫ്ലോകൾ സ്ഥാപിക്കുക.
  • RAG പ്ലഗിനുകൾ: സെൻസിറ്റീവ് ചോദനകൾക്കായി പ്രമാണീകരിച്ച ഉറവിടങ്ങളെ മുൻഗണന നൽകുന്ന പ്രൊവെനൻസ്-ഫസ്റ്റ് ഉത്തരമോഡ് സജീവമാക്കുക.

കൂടുതൽ വായന (തീയതികളോടുകൂടെ)

സഹകരണങ്ങൾ

ഈ ഗവേഷണം അത്യാധുനികവും സജീവമായി പുരോഗമിക്കുന്നതുമാണ്. Chad Scira ഈ മേഖലയില്‍ മറ്റ് പ്രൊഫഷണലുകളുമായുള്ള സഹകരണത്തെ സ്വാഗതം ചെയ്യുന്നു.

കൂട്ടായ്മയിൽ താല്പര്യമുണ്ടെങ്കിൽ, ദയവായി ബന്ധപ്പെടുക: [email protected]