Google помогла устранить множество проблем в исходном коде проекта FFmpeg

Корпорация Google поделилась деталями проекта, связанного с поиском и устранением ошибок в открытом мультимедиа пакете FFmpeg, который, как оказалось, активно используется внутри корпорации и в её продуктах, включая YouTube и Google Chrome.

В течение последних двух лет для процесса тестирования кодовой базы были задействованы 500 компьютерных ядер, а также исходный мультимедиа материал, собранный со всего интернета, включая файлы из самого проекта, находящиеся на сайте samples.mplayerhq.hu и собственный набор для тестирования регрессий проекта FFmpeg под названием FATE.

Тестирование заключалось в изменении исходных файлов и добавлении разнообразного случайного мусора с тем, чтобы выявить проблемы в функциях, занятых обработкой исходного материала для кодирования и декодирования - в компьютерной среде этот способ обыкновенно называется fuzzing. Другой способ тестирования - это прямой вызов функций библиотеки с не совсем корректными данными, чтобы проверить надёжность обработки подобной информации. Впоследствии, проект был расширен до 2000 ядер, а методы мутации исходных материалов были сделаны более разнообразными, пишет opennet.ru.

В ходе работы над проектом было выявлено более 1120 ошибок, которые уже устранены. Найденные ошибки можно разделить на следующие классы:

  • Разыменование NULL-указателей;
  • Неверные вычисления указателей, приводящие к SIGSEGV из-за использования "чужой" памяти;
  • Чтение и запись за пределы стека, кучи и массивов;
  • Неверные вызовы free(), а также двойное освобождение указателей;
  • Ошибки деления;
  • Ошибки assert();
  • Использование неинициализированной памяти.

Google таким же образом помогла форку FFmpeg, libav, в котором было устранено 413 ошибок.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Легко взламываемые модели ИИ показывают, что меры защиты не работают

В новом отчете британского Института безопасности ИИ говорится, что основные модели искусственного интеллекта легко взламываются, а меры их защиты не работают.

Четыре общедоступные большие языковые модели (Large Language Models, LLM) чрезвычайно уязвимы для «джейлбрейка» — эксплуатации багов, позволяющей заставить модели ИИ выполнять то, что разработчики им делать запретили.

LLM тщательно настраиваются для безопасного публичного пользования. Их обучают избегать вредных реакци1 и токсичных результатов, используя меры предосторожности.

Однако исследователи обнаружили возможность обойти защиту с помощью простых атак.

В качестве наглядного образца можно привести инструкцию для пользователя, согласно которой система должна начинать свой ответ со слов, которые предполагают выполнение вредоносного запроса, например: «Конечно, я рад помочь».

Специалисты использовали подсказки в соответствии с отраслевым стандартом контрольного тестирования. В ходе исследования специалисты обнаружили, что некоторым моделям ИИ даже не требовался джейлбрейк, чтобы выдать нестандартный ответ. 

А вот когда использовался джейлбрейк, каждая модель отвечала как минимум один раз из пяти попыток. Три модели в 100% случаев давали ответы на вводящие в заблуждение запросы.

Анализ протестированных моделей показал, что они остаются уязвимы для базовых джейлбрейков, а некоторые LLM выдают вредные результаты без каких-либо попыток обойти защиту. Какие именно модели были исследованы, специалисты не сообщили.

В институте также оценили возможности моделей ИИ выполнять определенные задачи для проведения основных методов кибератак. Несколько LLM смогли решить задачи, которые исследователи назвали «хакерскими на уровне средней школы», но немногие смогли выполнить более сложные действия «университетского уровня».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru