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».

В Сеть выложили восстановленный исходный код легендарного Stuxnet

Неизвестный исследователь опубликовал на GitHub реконструированный исходный код Stuxnet — одного из самых известных и опасных компьютерных червей в истории. В репозитории представлены результаты обратной разработки вредоноса и инструкции по его сборке. В общем, цифровой экспонат из музея кибероружия теперь можно разобрать буквально по винтикам.

Stuxnet обнаружили в 2010 году, однако создавался он, предположительно, в рамках американо-израильской операции Olympic Games.

Целью атаки называли иранский завод по обогащению урана в Натанзе, где использовались промышленные контроллеры Siemens.

Добравшись до нужного оборудования, червь менял режим работы преобразователей частоты и выводил из строя роторы центрифуг. При этом операторам показывались нормальные показатели — промышленное оборудование ломалось, а на экранах царили тишина и порядок. По некоторым оценкам, атака повредила около 10% центрифуг предприятия.

Для распространения Stuxnet использовал USB-накопители, сетевые ресурсы и уязвимость Windows Print Spooler. Достаточно было открыть содержимое заражённой флешки, чтобы неизвестная на тот момент брешь запустила вредонос. Для обхода проверки драйверов применялись сертификаты, похищенные у Realtek и JMicron.

Червь также внедрялся в ПО Siemens WinCC и проекты Step 7, а затем перехватывал взаимодействие с программируемыми логическими контроллерами. Такой набор возможностей сделал Stuxnet первым широко известным вредоносом, который не просто портил файлы, а наносил физический ущерб промышленному объекту.

Идеальной операция всё же не была. Из-за ошибки в проверке окружения червь выбрался за пределы целевой сети и разлетелся по интернету, где его и заметили специалисты. В коде, к счастью, была предусмотрена дата самоуничтожения — 24 июня 2012 года.

Авторы публикации советуют изучать реконструкцию только в полностью изолированной виртуальной машине без сетевого доступа. Всё-таки это не ретроигра для Windows XP, а разобранная граната цифровой эпохи.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru