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».

Фейковые заказчики атакуют производство в России целевым фишингом

«Лаборатория Касперского» обнаружила многоступенчатую фишинговую кампанию против производственных предприятий. Под удар попали организации в разных странах, включая Россию, Чехию, Малайзию и Египет. Кампания стартовала в апреле 2026 года и, по данным компании, всё ещё продолжается.

Схема построена не на грубом «срочно оплатите счёт», а на более аккуратной легенде.

Злоумышленники пишут на английском языке якобы от лица потенциального заказчика: интересуются продукцией, спрашивают стоимость, наличие или другие детали.

Если сотрудник отвечает, атака переходит на следующий уровень. Ему присылают ссылку, где якобы лежит файл с техническими требованиями к продукту. Иногда ссылку отправляют сразу, иногда — после небольшой переписки и уточняющих вопросов, чтобы всё выглядело убедительнее.

После перехода пользователь попадает на фишинговую страницу, которая маскируется под популярный облачный сервис для работы с PDF-документами. Дальше классика: жертве предлагают нажать «скачать», а затем появляется форма аутентификации.

Нужно ввести корпоративную почту и пароль якобы для защиты файла от несанкционированного доступа. На самом деле никакой защиты там нет, только аккуратный сбор учётных данных.

В «Лаборатории Касперского» отмечают, что целевой фишинг становится сложнее. Атакующие всё чаще используют многоэтапные сценарии, заранее изучают компании и подстраивают легенды под особенности отрасли. В случае с производством ставка делается на привычную рабочую коммуникацию: запросы от заказчиков, спецификации, файлы с требованиями и деловую переписку.

Эксперты предупреждают: такие атаки опасны именно своей нормальностью. Письмо выглядит как обычный рабочий запрос, ссылка — как файл от клиента, форма входа — как стандартная проверка. Поэтому компаниям стоит не только ставить защитные решения, но и регулярно объяснять сотрудникам простое правило: если «заказчик» просит ввести корпоративный пароль на странной странице, это уже не заказчик, а охота за доступом.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru