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».

DevilNFC блокирует Android-смартфоны и превращает карты в добычу мошенников

Исследователи описали новое семейство Android-зловредов DevilNFC, которое используется для NFC-атак на клиентов банков. Схема неприятная: жертву заманивают фишинговым сообщением, заставляют установить «обновление безопасности», а затем фактически запирают внутри поддельного банковского интерфейса.

Заражение начинается с СМС или сообщения в WhatsApp (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России) от имени банка. Пользователя ведут на фейковую страницу Google Play, где предлагают установить приложение якобы для защиты аккаунта.

После запуска зловред включает полноэкранный режим, из которого пользователь не может нормально выйти. Кнопки навигации отключены, «назад» не помогает. Телефон превращается в ловушку.

 

Дальше DevilNFC под видом проверки просит приложить банковскую карту и ввести ПИН-код. В это время зловред в фоне запускает NFC relay: перехватывает данные карты, пересылает их атакующим и помогает провести операцию на другом устройстве.

Чтобы выиграть время, жертве показывают фейковую ошибку и просят подержать карту у телефона подольше. Параллельно DevilNFC перехватывает входящие СМС, чтобы забирать одноразовые коды от банков. ПИН-код, данные карты и OTP уходят на серверы злоумышленников и в телеграм-каналы.

Такая связка позволяет атакующим не только проводить бесконтактные платежи, но и потенциально использовать сценарии с банкоматами.

DevilNFC устроен хитро: один APK может работать по-разному. На телефоне жертвы он выступает как NFC-ридер, а на рутованном устройстве атакующего превращается в эмулятор карты. Для этого используется hooking-фреймворк, который перехватывает NFC-коммуникации на системном уровне, обходя стандартные Android API.

 

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru