Sikkerhed i LLM brugen

Usikkerhed og bekymring fylder i mange sammenhænge, når emnet AI og sprogmodeller (LLM) bringes op. Bekymringen findes ikke kun ét sted, men på tværs af organisationer, faggrupper og funktioner, og den er i høj grad forståelig. Teknologien arbejder direkte med information, sprog og beslutningsgrundlag, og i en europæisk kontekst forstærkes utrygheden yderligere af et stadigt voksende landskab af regler, retningslinjer og fortolkningskrav, herunder GDPR og kommende AI-regulering. For mange opstår derfor en oplevelse af, at teknologien er vanskelig at kontrollere og forbundet med uigennemskuelige risici.

Denne oplevede usikkerhed fører ofte til enten en afvisning af teknologien eller til ustrukturerede eksperimenter, hvor modeller anvendes uden klare rammer for data, adgang og ansvar. Begge tilgange er problematiske. Enten mister man potentialet for effektivisering og kvalitet, eller også introducerer man reelle risici gennem manglende styring. Sikkerhed i brugen af LLM’er handler imidlertid hverken om blind tillid eller om frygt, men om arkitektur, kontrol og en nøgtern forståelse af, hvordan teknologien faktisk fungerer.

Sikkerhed er i praksis et sæt bevidste valg. Valg af platform, integrationsmønster, logning, rollefordeling og kontraktuelle rammer er det, der bestemmer risikoniveauet. I stedet for generelle forbud eller ukritisk anvendelse bør man starte med en grundlæggende risikovurdering, efterfulgt af klare krav til opsætning, databehandling og dokumentation. Når disse valg træffes eksplicit, bliver teknologien både håndterbar og forudsigelig.

En central skillelinje går mellem cloud-baserede og lokalt hostede LLM-modeller. Cloud-løsninger tilbyder typisk høj driftssikkerhed, skalerbarhed og certificeringer som ISO og SOC, hvilket reducerer den tekniske driftsbyrde. Samtidig kræver de tillid til leverandørens håndtering af data, kontraktvilkår og geografisk dataplacering. Lokalt hostede modeller giver fuld kontrol over data, netværk og adgang, men stiller tilsvarende krav til interne kompetencer inden for sikker drift, opdatering og korrekt konfiguration. Ingen af tilgange er i sig selv sikre eller usikre; valget bør baseres på dataklassifikation, regulatoriske krav og organisatorisk modenhed. I praksis anvendes ofte hybride mønstre, hvor følsomme data behandles lokalt, mens mindre følsomme funktioner afvikles i cloud.

Når der opstår datalækager i LLM-løsninger, skyldes det sjældent selve modellen. En LLM fungerer ikke som en traditionel database, der automatisk gemmer eller videresender alt input. Risikoen opstår i integrationslaget: hvilke data sendes til modellen, hvad logges, og hvem har adgang til output. Typiske fejlkilder er for bred API-logging, utilstrækkelig rolleadskillelse, forkert konfiguration og brug af tredjeparts-komponenter uden tilstrækkelig kontrol. Derfor bør fokus være på input-minimering, dataklassifikation eller redaction ved kanten, brug af API-proxies med politikhåndhævelse, separerede loglag og løbende overvågning.

En væsentlig del af utrygheden skyldes misforståelser om, hvordan lokale og små LLM-modeller fungerer. En lokal model lærer ikke automatisk af de data, den modtager, og den træner ikke videre på input, medmindre der eksplicit er etableret en trænings- eller fine-tuning-pipeline. Den husker ikke samtaler på tværs af sessioner og kan ikke dele information med omverdenen af sig selv. En lokal LLM er grundlæggende deterministisk software, der genererer tekst statistisk baseret på sin oprindelige træning – uden intention, uden vedvarende hukommelse og uden selvstændig dataopsamling.

Det, der reelt kan gøre en løsning lærende eller delende, er konkrete tekniske valg. Persistente logs, automatiske feedback-loops, eller eksterne connectors med skriveadgang kan ændre modellens adfærd markant. Derfor er det afgørende, at disse mekanismer dokumenteres, kontrolleres og – hvis nødvendigt – fravælges. En sikker standardopsætning med klare integrationskrav og løbende arkitekturgennemgang fjerner langt størstedelen af de praktiske risici.

Prompt-injektion, datamanipulation og utilsigtet adfærd er reelle, men håndterbare risici. Problemet opstår typisk, når ufiltreret input eller for brede systemprompts gives direkte til modellen. Konsekvensen kan være svar, der afviger fra den tiltænkte anvendelse eller eksponerer information. Løsningerne findes i arkitekturen: klar rolle- og ansvarsadskillelse, inputvalidering, kontekstfiltrering, brug af mellemliggende sanitiserende assistenter samt veldefinerede og begrænsede systemprompts. Suppleret med adversarial tests og red-team-øvelser kan disse tiltag identificere og reducere sårbarheder inden produktionssætning.

Korrekt designede LLM-løsninger kan samtidig understøtte krav til compliance, revision og sporbarhed. Eksplicit logning af input, beslutningsgrundlag og output, kombineret med immutable audit-trails, gør det muligt at efterprøve modelbaserede beslutninger. Ved at koble output til kilder eller datagrundlag skabes transparens, hvilket er afgørende i regulerede miljøer. Når tekniske logs kombineres med klare kontraktkrav til leverandører, opnås et robust revisionsspor.

Teknisk kontrol kan ikke stå alene og bør suppleres af organisatoriske rammer. Rollebaseret adgangskontrol, styring af privilegeret adgang, ændringskontrol, sikkerhedstest og en AI-specifik incident response-plan er nødvendige elementer. Samspillet mellem juridiske aftaler, tekniske politikker og operationelle procedurer er det, der i praksis afgør, om en løsning er sikker.

Det er samtidig vigtigt at tydeliggøre, hvad man ikke behøver at være bange for. En LLM har ikke automatisk adgang til interne systemer, medmindre man eksplicit giver den adgang. Den kan ikke handle, gemme eller dele data uden connectors eller scripts, der er bygget til formålet. Små, lokale modeller overvåger ikke brugere og opsamler ikke viden over tid, medmindre der bevidst er implementeret vedvarende logning eller feedback-loops. Når disse begrænsninger forstås, forsvinder mange af de intuitive bekymringer.

Sikker brug af LLM-modeller handler i sidste ende om governance, arkitektur og klare rammer – ikke om teknologiens mystik. Ved at starte med risikovurdering og dataklassifikation, vælge platform bevidst, implementere integrationskontroller og sikre sporbarhed kan teknologien anvendes ansvarligt. Når bekymring erstattes af konkrete krav, gennemtænkte designvalg og dokumenterede procedurer, bliver LLM’er et kontrollerbart og værdiskabende værktøj frem for en kilde til usikkerhed.