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».

Solar inRights начнёт блокировать учётки, чьи пароли утекли в даркнет

ГК «Солар» выпустила Solar inRights 3.11 — новую версию системы управления доступом, которая умеет автоматически реагировать на утечки корпоративных логинов и паролей. Система интегрирована с сервисом мониторинга внешних угроз Solar AURA.

Он ищет учётные данные сотрудников в открытых источниках и даркнете, после чего Solar inRights проверяет, действуют ли они во внутренних системах компании.

Если найденная связка совпадает с актуальной корпоративной учётной записью, доступ блокируется, а служба ИБ получает уведомление.

Сценарий вполне жизненный: сотрудник использовал рабочую почту и знакомый пароль на стороннем сайте, база утекла, а злоумышленник решил проверить, не подойдёт ли эта комбинация к корпоративной системе. Если пароль повторяется, вход может выглядеть совершенно легитимно.

По данным исследования «Солара», у одной крупной российской компании в открытых и теневых источниках в среднем обнаруживается более 600 уникальных корпоративных учётных записей. При этом только около 4% записей напрямую указывают на компрометацию инфраструктуры. Остальные тоже нельзя считать безобидными: старый добрый повтор пароля способен быстро превратить внешнюю утечку во внутренний инцидент.

Yandex Cloud ранее сообщал, что в первом полугодии 2025 года использование действительных учётных записей встречалось в 54% из более чем 25 тыс. попыток атак на облачные и гибридные инфраструктуры.

Раньше между обнаружением пароля в даркнете и блокировкой учётки могло пройти немало времени — особенно если данные сверяли вручную. Теперь этот промежуток пытаются сократить до минимума.

В версии 3.11 также обновили поиск, фильтры заявок и шаблоны интеграции с Active Directory, Exchange и 1С. Но главное здесь всё же другое: пароль ещё не успели использовать, а дверь перед ним уже захлопнулась.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru