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

Сервер ещё поработает: 57% компаний учатся выжимать все из старого железа

Купить серверов с запасом и забыть о дефиците мощностей — всё более дорогое удовольствие. Согласно исследованию «ИТ-инфраструктура» и Orion soft, средняя стоимость поставленного сервера в России выросла с 632 тыс. рублей в 2022 году до 1,95 млн в 2025-м. Плюс 209% — железо уверенно освоило рост.

Авторы опросили технологических руководителей 120 компаний с выручкой от 2 млрд рублей, провели 14 глубинных интервью и изучили более 3 тыс. открытых тендеров.

Главный вывод: на горизонте 2026–2028 годов бизнес смещает внимание с закупки новых мощностей на эффективность уже имеющихся.


Для 46% опрошенных основная стратегия — максимально использовать существующий парк оборудования. Ещё 26% делают ставку на более жёсткий отбор ИТ-проектов: некоторым инициативам вместо сервера достанется предложение подождать.


Продлевать жизнь технике тоже стало популярнее: 57% компаний увеличивают срок её эксплуатации в собственном контуре, в среднем на два-три года. Сервер ещё послужит, особенно если посмотреть на ценник замены.

Но экономить мешает управленческая слепая зона. У 69% организаций нет регулярного аудита загрузки мощностей: проверки проводят ситуативно или очень редко.

Исследование выделяет пять стратегий оптимизации: работа с оборудованием, отбор проектов, изменение инфраструктурных политик, внедрение платформ управления и пересмотр модели получения мощностей.

Следующий шаг авторы видят в автоматизации: перераспределять ресурсы, контролировать потребление и удалять то, что больше не нужно. Прежде чем покупать очередной сервер, придётся разобраться, кто и зачем занял предыдущие.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru