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».

Диспетчер задач Windows 11 научился вычислять пожирателей NPU

Microsoft расширила функциональность Диспетчера задач Windows 11 новыми инструментами для контроля ИИ-нагрузки. Теперь пользователи смогут увидеть не только общую активность нейропроцессора, но и конкретные приложения, которые занимают NPU и расходуют его память.

На страницах «Процессы», «Пользователи» и «Подробности» появились необязательные столбцы NPU и NPU Engine.

В разделе «Подробности» также можно включить показатели выделенной и общей памяти нейропроцессора. Это поможет выяснить, какое приложение действительно запускает локальный ИИ, а какое просто громко пишет об этом в рекламе.

Нейронные блоки, встроенные в GPU, теперь отображаются на странице «Производительность». Если программа использует специализированный ускоритель видеокарты, Диспетчер задач покажет GPU — Neural. Работа через NPU может обозначаться как NPU — Compute или NPU — Neural — название зависит от процессора и драйвера.

Новые метрики позволяют быстро заметить плохо оптимизированные приложения. Если программа активно жарит CPU, а NPU простаивает и отметка GPU — Neural отсутствует, значит, ИИ-задача, вероятно, выполняется программно. Результат предсказуем: ниже скорость, выше энергопотребление и перегревшийся ноутбук.

Дополнительно Microsoft добавила столбец Isolation. Он показывает, какие приложения запущены в изолированной среде AppContainer.

Все новые показатели скрыты по умолчанию. Включить их можно щелчком правой кнопки мыши по заголовкам таблицы. Изменения описаны в официальном обновлении Windows 11.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru