Эксперты заставили ChatGPT выдать данные обучения

Эксперты заставили ChatGPT выдать данные обучения

Эксперты заставили ChatGPT выдать данные обучения

Исследователям удалось заставить ChatGPT выдать часть данных, которые использовались для обучения. Специалисты просто предлагали чат-боту повторять слова «poem», «company», «send», «make» и «part» до бесконечности.

Как уточняют эксперты в опубликованном отчёте (PDF), когда ChatGPT попросили бесконечно повторять слово «poem», после нескольких сотен попыток бот начал генерировать бессмысленные данные, часть которых явно относилась к процессу его обучения.

Например, среди вытащенных сведений можно было найти подпись электронной почты конкретного человека, а также другую контактную информацию.

Специалисты выяснили, что некоторые слова гораздо лучше подходят для извлечения данных обучения. Например, при бесконечном повторении слова «company» ChatGPT выдаст такие сведения в 164 чаще, чем при повторении, например, слова «know».

В результате исследователям удалось вытащить персональные данные десятков пользователей, откровенный контент (при повторении аббревиатуры NSFW), абзацы книг и стихов (при использовании слов «book» и «poem»), а также уникальные URL, идентификаторы пользователей, биткоин-адреса и даже программный код.

 

«Мы смогли извлечь более 10 тыс. уникальных заученных моделей ChatGPT (версии gpt-3.5-turbo), используя всего лишь запросы на сумму 200 долларов», — объясняют специалисты.

ИнфоТеКС представила квантовый генератор случайных чисел ViPNet QRNG

Компания «ИнфоТеКС» сообщила о расширении линейки квантовых криптографических систем ViPNet QCS. В неё вошёл новый продукт — ViPNet QRNG, квантовый генератор случайных чисел. Это устройство создаёт случайные последовательности не за счёт программных алгоритмов и не на базе обычных шумовых процессов, а с опорой на квантовые явления.

Именно это и считается его ключевой особенностью: такая генерация должна быть не псевдослучайной, а физически непредсказуемой.

Подобные последовательности нужны в самых разных задачах. В первую очередь — в криптографии, где случайные числа используются при создании секретных ключей для симметричных и асимметричных алгоритмов. Но область применения этим не ограничивается: такие решения могут использоваться и в исследовательских проектах, и в финансовой сфере, и в некоторых сценариях, связанных с ИИ.

Сам генератор выполнен в формфакторе M.2, то есть его можно встраивать в программно-аппаратные комплексы. По замыслу разработчика, устройство может применяться как альтернатива и программным генераторам случайных чисел, и более привычным аппаратным решениям, которые опираются на шумовые процессы.

В основе работы ViPNet QRNG лежит детектирование квазиоднофотонного излучения светодиода с последующей математической обработкой полученного сигнала. Источником такого излучения выступает полупроводниковый светодиод, работающий в непрерывном режиме. Это, как утверждает компания, позволяет повысить интенсивность поступления фотонов на детектор. При этом сам путь от источника излучения к фотодетектору сделан максимально коротким.

В компании отмечают, что при разработке устройства особое внимание уделялось не только самой генерации случайности, но и вопросам воспроизводимости характеристик и проверяемости качества получаемых последовательностей. Это важный момент: в криптографии мало просто заявить, что числа случайны, — нужно ещё подтвердить, что источник энтропии действительно даёт надёжный результат.

По словам представителей «ИнфоТеКС», новый генератор уже используется в некоторых продуктах ViPNet. Также предполагается, что его можно будет интегрировать и в решения других производителей СКЗИ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru