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».

ИИ нашёл способ захватить устройство через звонок в Zoom за 20 запросов

Исследователи A Security обнаружили в Zoom уязвимости, позволявшие незаметно захватить устройство участника видеозвонка. Жертве не требовалось нажимать ссылки, открывать файлы или подтверждать действия, достаточно было оказаться на конференции с демонстрацией экрана.

Проблемы затрагивали протокол совместных аннотаций, который позволяет рисовать и оставлять пометки поверх транслируемого экрана. Уязвимыми могли оказаться как обычные участники, так и организатор встречи.

Особенно бодрит способ обнаружения: исследователи использовали общедоступные ИИ-модели. На поиск ошибок и создание рабочего прототипа атаки потребовалось менее 20 запросов. По оценке A Security, раньше подобная работа могла занять у команды из пяти специалистов около полугода.

Уязвимости затрагивали клиенты Zoom для Windows, macOS, Linux, iOS и Android. Потенциальный атакующий мог пригласить сотрудника компании на обычный звонок, захватить его компьютер и учётные данные, а затем развивать атаку внутри корпоративной сети.

Вебинары и полуоткрытые мероприятия делали сценарий ещё опаснее: к незнакомцам там относятся спокойнее, чем к подозрительным вложениям в почте.

Zoom выпустила бюллетень ZSB-26015 и подготовила патчи на стороне серверов и клиентских приложений. Пользователям стоит установить свежую версию программы и не откладывать обновление до следующего созвона.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru