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».

Подпишитесь на новости

Базис выпустил Basis AIR, чтобы команды перестали стоять в очереди за GPU

Купили дорогие GPU для искусственного интеллекта, а теперь одни команды ждут свободных мощностей, пока у других железо простаивает? «Базис» из группы РТК-ЦОД представил Basis AIR — платформу, которая распределяет вычислительные ресурсы между ИИ-проектами. По оценке разработчика, она позволяет поднять загрузку ускорителей с 30% до 80%.

Как пишет «Коммерсантъ» со ссылкой на компанию, система рассчитана на организации, где несколько команд используют общий парк GPU для обучения и применения моделей.

Платформа учитывает приоритеты задач и лимиты подразделений. Если мощности свободны, команда может получить ресурсы сверх своей квоты. Один ускоритель также можно задействовать для нескольких задач.

Идея простая: прежде чем согласовывать очередную закупку железа, стоит разобраться, чем занято уже установленное. Basis AIR формирует отчёты о потреблении ресурсов по проектам и подразделениям, поэтому руководителям будет проще оценить, где действительно нужны новые GPU.

Платформа разворачивается в собственном ЦОД заказчика и может работать без интернета. Покупать остальные продукты «Базиса» для её внедрения не требуется: предусмотрена совместимость с инфраструктурными платформами сторонних разработчиков.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru