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».

Claude освободил 700 ГБ, удалив домашнюю папку разработчика

Разработчик Себастьен Гиймо поручил ИИ-агенту Claude написать скрипт для очистки временных файлов. Бот справился слишком эффективно: удалил домашний каталог пользователя вместе с 700 ГБ данных и результатами недельной работы, но предусмотрительно оставил папку /tmp, ради которой всё и затевалось.

Гиймо регулярно запускает ИИ-агентов, которые оставляют после себя множество временных файлов.

Он попросил модель Claude Fable создать отдельную песочницу для каждого агента в /tmp и очищать её после завершения работы, не затрагивая используемые данные.

Первая версия скрипта показалась разработчику слишком сложной. Из-за наличия команд безвозвратного удаления Claude запустил дополнительную проверку безопасности. Система Anthropic сочла задачу рискованной и автоматически понизила модель сначала до Opus 5, а затем до Opus 4.8.


Новая модель написала тест, который сравнивал цели удаления с /tmp и домашним каталогом пользователя. Обе директории были правильно признаны опасными. А затем начался этап очистки тестовых данных, и Claude повторно использовал ту же переменную, в которой находился путь к домашней папке.

Гиймо остановил процесс, но слишком поздно: агент успел удалить 700 ГБ. Большую часть информации разработчик восстановил из Git, конфигурации Nix, журналов сессий и других источников. Однако недельная работа всё же пострадала.

Разработчик предполагает, что автоматический переход на менее сильную модель мог повысить риск ошибки. Более производительная Fable 5, возможно, заметила бы конфликт переменных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru