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».

Новая вектор атаки заставляет ИИ не замечать опасные команды на сайтах

Специалисты LayerX описали новую атаку, которая бьёт по самому неприятному месту современных ИИ-ассистентов — разрыву между тем, что видит браузер, и тем, что анализирует модель. В результате пользователь может видеть на странице вполне конкретную вредоносную команду, а ИИ при проверке будет считать, что всё безопасно.

Схема построена на довольно изящном трюке с рендерингом шрифтов. Исследователи использовали кастомные шрифты, подмену символов и CSS, чтобы спрятать в HTML один текст, а пользователю в браузере показать совсем другой.

Для человека на странице отображается команда, которую предлагают выполнить, а вот ИИ-ассистент при анализе HTML видит только безобидное содержимое.

Именно в этом и заключается главная проблема. Ассистент смотрит на структуру страницы как на текст, а браузер превращает её в визуальную картинку. Если атакующий аккуратно разводит эти два слоя, получается ситуация, в которой пользователь и ИИ буквально смотрят на разные версии одной и той же страницы.

 

В качестве демонстрации LayerX собрала демонстрационный эксплойт на веб-странице, которая обещает некий бонус для игры BioShock, если выполнить показанную на экране команду. Пользователь, естественно, может спросить у ИИ-ассистента, безопасно ли это. И вот тут начинается самое неприятное: модель анализирует «чистую» HTML-версию, не замечает опасную команду и успокаивает пользователя.

 

То есть атака работает не за счёт взлома браузера или уязвимости в системе, а через старую добрую социальную инженерию, просто усиленную особенностями работы ИИ. Человеку показывают одно, а ассистенту — другое. И если пользователь привык доверять ответу модели, риск становится вполне реальным.

По данным LayerX, ещё в декабре 2025 года техника срабатывала против целого набора популярных ассистентов, включая ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Leo, Grok, Perplexity и ряд других сервисов. При этом исследователи утверждают, что Microsoft была единственной компанией, которая приняла отчёт всерьёз и полностью закрыла проблему у себя. Остальные в основном сочли риск выходящим за рамки, потому что атака всё же требует социальной инженерии.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru