Redact-LLM: Sức Mạnh của Redis trong Việc Kiểm Tra Căng Thẳng Hệ Thống AI
Lê Lân0
Redact-LLM: Nền Tảng Tự Động Hóa Tấn Công An Toàn Trí Tuệ Nhân Tạo
Mở Đầu
Trong bối cảnh các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng trở nên phổ biến và phức tạp, việc đảm bảo an toàn và chống lại các mối đe dọa trở thành ưu tiên hàng đầu.
Redact-LLM là một nền tảng tự động hóa được phát triển nhằm thử nghiệm khả năng chống chịu của các hệ thống AI trước các cuộc tấn công nguy hiểm như jailbreak, hallucination (ảo giác thông tin), và các cuộc tấn công nâng cao khác. Bài viết này sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan chi tiết về Redact-LLM, các thành phần kỹ thuật của nó, cách Redis đóng vai trò quan trọng trong hệ thống, cùng những lợi ích mà nền tảng này đem lại cho cộng đồng phát triển AI.
Những Thành Phần Chính của Redact-LLM
Tổng Quan Về Nền Tảng
Redact-LLM thực hiện các chức năng chính sau:
- Tạo các đoạn prompt mang tính đối kháng có mục tiêu cụ thể.
- Thực hiện các prompt này trên một mô hình mục tiêu.
- Đánh giá các phản hồi bằng một bộ kiểm tra nghiêm ngặt với định dạng JSON duy nhất.
- Hiển thị điểm kháng cự và phân tích các điểm yếu cùng khuyến nghị cải thiện.
Hệ thống có giao diện người dùng frontend sử dụng React và Vite, backend phát triển trên FastAPI, và mô hình trí tuệ nhân tạo chạy trên Cerebras Chat API. Redis được sử dụng để phối hợp theo thời gian thực, lưu cache, và kiểm soát tốc độ truy cập.
Giao Diện và Demo Trực Tuyến
Lưu ý: Backend hiện chưa thể triển khai trên Vercel do giới hạn kích thước build, do đó API backend cần chạy cục bộ để thử nghiệm đầy đủ.
Các Giao Diện Chính
- Trang đăng nhập (/login) và xác thực
- Trang chủ (/):
- Phân tích prompt (/analysis/XXXXXXXX):
Cách Hoạt Động Thực Tế và Redis Đóng Vai Trò Gì?
1) Tiếp Nhận Lệnh Gửi Prompt
Người dùng gửi các lệnh thử nghiệm (system prompt) qua API
/api/v1/attacks/test-resistance . Backend sẽ kiểm tra dữ liệu hợp lệ và đưa vào hàng đợi công việc.2) Hàng Đợi Công Việc trên Redis Streams
Các công việc được ghi vào stream có tên
attack_generation_jobs bằng lệnh XADD. Các worker hoạt động song song sẽ lấy các job này (qua XRANGE), tạo ra các cuộc tấn công đối kháng, chạy mô hình mục tiêu, và lưu kết quả lại.Thành phần | Chức năng | Ghi chú |
|---|---|---|
attack_generation_jobs | Chuỗi task công việc | XADD để thêm task |
job_result: | Kết quả công việc | Được lưu tạm thời với TTL ngắn |
3) Bộ Lưu Cache Ngữ Nghĩa (Semantic Cache)
Để giảm chi phí và tăng tốc độ xử lý, Redact-LLM sử dụng một hệ thống cache dựa trên embeddings nhằm tránh lặp lại các lần gọi mô hình cùng một nội dung tương tự.
- Áp dụng SentenceTransformer với mô hình
'all-MiniLM-L6-v2'để tạo embedding.
- Key cache lưu dưới dạng:
semantic_cache:embeddings:{hash(text)}.
- Dữ liệu được lưu kèm metadata tùy chọn với TTL.
- Ngưỡng tương đồng mặc định cho cache là 0.85; evaluator dùng ngưỡng thấp hơn (0.65) để mở rộng phạm vi áp dụng.
4) Bộ Kiểm Tra Phản Hồi Nghiêm Ngặt
Evaluator vận hành trên nguyên tắc:
- Mẫu prompt riêng biệt, chỉ cho phép định dạng JSON, không có prose hoặc markdown.
- Khi gặp bất kỳ nghi ngờ nào, mặc định đánh dấu
{blocked: false}để tránh loại bỏ quá mức.
- Kết quả đánh giá được cache và có thể gửi verdict trên kênh Redis
verdict_channelnếu được kích hoạt.
5) API và Đọc Dữ Liệu Từ Redis
Các API truy xuất kết quả qua key
job_result:{id} và thống kê trạng thái qua stream attack_generation_jobs .Redis được chọn vì:
- Tốc độ thấp trễ, hỗ trợ async client cùng kết nối pool.
- Stream hỗ trợ hàng đợi công việc tin cậy và khả năng mở rộng hiệu quả.
- Cache ngữ nghĩa hạn chế lặp lại các lần gọi mô hình tốn kém.
- Cung cấp giải pháp giới hạn tần suất sử dụng API nhằm bảo vệ tài nguyên hệ thống.
Các Thành Phần Redis Chi Tiết Trong Redact-LLM
Thành phần | Mô tả |
|---|---|
Redis client/connection (backend/app/redis/client.py) | Quản lý kết nối, kiểm tra sức khỏe, tự động shutdown |
Streams/job queue (backend/app/services/job_queue.py) | Quản lý đưa và lấy công việc, stream chính là attack_generation_jobs |
Semantic cache (backend/app/services/semantic_cache.py) | Lưu trữ embeddings, dữ liệu với namespace riêng biệt |
Rate limiter (backend/app/services/rate_limiter.py) | Giới hạn tỉ lệ request theo người dùng, địa chỉ IP, toàn cục |
Mẫu Key và TTL
Key | Mô tả | TTL |
|---|---|---|
semantic_cache:embeddings: | Embedding (vĩnh viễn) | Không có |
semantic_cache: : | Item cache (có thể tuỳ chọn TTL) | Có thể thiết lập |
job_result: | Kết quả công việc | Khoảng 5 phút |
attack_generation_jobs | Stream queue | Không có TTL trực tiếp |
Ghi Chú Vận Hành
- Khởi động backend sẽ kết nối Redis, thực hiện ping để bảo đảm ổn định.
- Bộ evaluator sử dụng nhiệt độ 0 (temperature=0.0) để đảm bảo điểm đánh giá ổn định và khả năng tái lập thử nghiệm.
- Ngưỡng tương đồng được điều chỉnh linh hoạt cho phù hợp từng thành phần.
Điều này giúp:
- Giảm 60–80% số lần gọi mô hình khi phát hiện prompt tương tự.
- Giao diện người dùng nhận phản hồi nhanh nhờ streaming và cache.
- Đảm bảo điểm đánh giá bảo mật chính xác và nhất quán cho hệ thống dashboard.
Kết Luận
Redact-LLM đại diện cho một bước tiến quan trọng trong việc tự động hóa và đánh giá an toàn cho hệ thống AI hiện đại. Bằng cách kết hợp trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ và hệ sinh thái Redis hiệu năng cao, nền tảng này giúp phát hiện và khắc phục các lỗ hổng ngay từ giai đoạn phát triển, bảo vệ môi trường AI không bị khai thác nguy hiểm.
Nếu bạn là nhà phát triển hoặc quản lý hệ thống AI, Redact-LLM là công cụ hữu hiệu mà bạn không nên bỏ qua để nâng cao chất lượng và an toàn mô hình.
Tham Khảo
- Vaishakh Vipin. (2024). Redact-LLM GitHub repository. https://github.com/VaishakhVipin/Redact-LLM
- Redis Labs. (2024). Redis Streams: A Data Structure for Managing Real-time Jobs. https://redis.io/topics/streams-intro
- SentenceTransformer Documentation. (2023). All-MiniLM-L6-v2 Model. https://www.sbert.net/docs/pretrained_models.html
- Redis Privacy Policy. (n.d.). https://redis.io/legal/privacy-policy/
June 1, 2024
Loading...