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».

Червь в WeChat перепрыгивал между контактами через входящие звонки

Специалисты компании Calif разработали червя 0-click, способного захватить аккаунт WeChat через входящий звонок. Жертве не нужно отвечать, нажимать ссылку или вообще прикасаться к смартфону; достаточно, чтобы атакующий уже находился в списке контактов.

В демонстрации Android-смартфон позвонил на iPhone и угнал аккаунт, пока тот продолжал звонить.

Затем заражённый iPhone атаковал второй Android-смартфон. Так доверенный контакт превращался в следующего распространителя. Это почти классический сетевой червь, только вместо компьютеров в цепочке профили WeChat.

Ответ на звонок атаку не останавливал: пользователь слышал тишину, а эксплойт продолжал работать. Отклонение вызова прерывало конкретную попытку, но ничто не мешало позвонить повторно, например ночью.


После взлома исследователи получили полный контроль над учётной записью: могли читать и отправлять сообщения, совершать звонки и действовать от имени владельца.

Сам смартфон при этом под контроль не переходил. Но для сервиса, объединяющего переписку, платежи, мини-приложения и 1,4 млрд активных пользователей, одного аккаунта уже вполне достаточно для большой головной боли.

Calif сообщила об уязвимости Tencent в июле. Компания выпустила обновления WeChat 8.0.77 для Android и 8.0.76 для iOS, а 28 августа исследователи подтвердили, что эксплойт заблокирован на серверной стороне для всех пользователей. Устанавливать патч для этой блокировки не требуется, хотя обновить приложение всё равно стоит.

Реальных атак не обнаружено, CVE и бюллетеня Tencent пока нет. Технические детали Calif придерживает до конференции. По словам команды, найти уязвимость и создать первый эксплойт помог ИИ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru