Легко взламываемые модели ИИ показывают, что меры защиты не работают

Легко взламываемые модели ИИ показывают, что меры защиты не работают

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».

Мошенники начали рассылать «работу мечты» через Google AppSheet

«Лаборатория Касперского» предупредила о новой фишинговой схеме: мошенники используют Google AppSheet, чтобы рассылать письма с заманчивыми предложениями о работе. Письмо приходит с настоящего сервисного адреса noreply@appsheet.com, отправитель выглядит как рекрутинговая команда крупной компании, а внутри — предложение обсудить карьерные возможности.

Схема в целом интересная: злоумышленники регистрируются в Google AppSheet, оформляют рассылку и маскируют её под сообщение от рекрутеров технологических компаний, FMCG-брендов или автопроизводителей.

Получателю предлагают перейти по ссылке, чтобы выбрать время встречи и оставить контактные данные.

Дальше начинается классика фишинга: пользователя уводят на мошенническую страницу, где просят ввести логин и пароль, например от Google-аккаунта. В итоге работа мечты превращается в мечту злоумышленников о чужих учётных данных.

Есть и другой сценарий: ссылки в письме может вообще не быть. Вместо этого адресата просят ответить команде рекрутеров. Скорее всего, дальше жертву начинают обрабатывать уже в переписке.

Почему такие письма проходят в почту? Потому что они идут через инфраструктуру Google. А значит, часто успешно проходят проверки SPF, DKIM и DMARC. Для пользователя это выглядит солидно, для фильтров — менее подозрительно.

Плюс AppSheet позволяет отправлять не только письма, но и СМС. Чтобы запустить такую кампанию, достаточно платной подписки даже на базовом тарифе. То есть порог входа низкий, а доверия к домену Google — много.

В «Лаборатории Касперского» отмечают, что злоумышленники всё чаще используют легитимные облачные сервисы в атаках. Раньше похожие схемы фиксировали с Google Формы, Google Задачи, Google Таблицы и даже OpenAI. Теперь в список добавился AppSheet.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru