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

Telegram для iOS удалось атаковать через стикеры и без кликов

Кидаешь анимированный стикер, и чужой код запускается в Telegram без действий пользователя. О такой цепочке атаки рассказал исследователь Сайфелдин Азиз. По его словам, он объединил ошибки обработки анимации с обходом защитных проверок мессенджера и добился выполнения кода в клиенте для iOS.

Механизм описан в первью доклада Азиза на OffensiveCon Tokyo. Работа заняла год, а искать ошибки помогал фаззинг под управлением языковых моделей — автоматическая проверка библиотеки на специально изменённых входных данных.

В центре истории — rlottie, библиотека отрисовки анимированных стикеров. Исследователь обнаружил несколько ошибок повреждения памяти, затрагивающих Telegram для iOS, Android и компьютеров. Но заявленная цепочка выполнения кода построена именно для iOS: переносить этот результат на все платформы пока нельзя.

Telegram полагается на серверную проверку стикеров: опасный файл должен быть отсеян до попадания в клиент. Азиз утверждает, что нашёл логические ошибки в проверке и доставке, позволившие обойти ограничения. Получается, уязвимый обработчик защищали прежде всего контролем входящих файлов, и исследователь нашёл способ через этот контроль пройти.

По словам Азиза, после сообщения о находках Telegram продолжил делать ставку на ограничения доставки, сохранив уязвимый код в официальных клиентах.

Полной технической цепочки в аннотации нет. Затронутые версии, ограничения эксплуатации и актуальный статус исправлений не раскрыты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru