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 России разработали бесплатный детектор для поиска дипфейков

Компания «Архитех ИИ» разработала инструмент KodikScan для проверки цифрового контента на признаки генерации или обработки с помощью искусственного интеллекта. Сервис будет доступен бесплатно и рассчитан на пользователей, журналистов, блогеров и редакции, которым нужно быстро понять, насколько материал похож на фейк.

KodikScan умеет анализировать изображения, видео, аудио и текст. Система ищет скрытые признаки ИИ-генерации: визуальные паттерны, структуру шума, динамику кадров в видео, особенности голоса в аудио и статистические закономерности в тексте.

После этого инструмент оценивает вероятность того, что контент был создан или изменён нейросетью.

По словам разработчика ИИ-среды Kodik Рафаэля Гильмурахманова, сервис задумывался как инструмент для цифровой гигиены. Он отметил, что фейковый контент всё чаще используют в мошеннических схемах: например, злоумышленники могут присылать «кружочки» или видеосообщения якобы от знакомых с просьбой перейти по ссылке или перевести деньги.

Для обычных пользователей такая проверка может стать способом не повестись на подделку. Для СМИ и авторов пабликов — дополнительным фильтром перед публикацией спорных материалов. Особенно это актуально на фоне обсуждения инициатив по превентивной блокировке резонансных дипфейков до проверки их достоверности.

Разработчики также планируют предоставить KodikScan журналистам российских СМИ для тестирования в рабочих задачах. Воспользоваться сервисом может любой желающий на сайте scan.kodik.ru: достаточно загрузить файл и получить оценку вероятности применения ИИ.

По данным «Архитех ИИ», на тестах инструмент определял признаки генерации искусственным интеллектом с точностью 98,03%. При этом, как и с любыми подобными системами, результат стоит воспринимать не как окончательный приговор, а как подсказку: если сервис видит признаки ИИ, материал точно стоит проверить внимательнее.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru