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

Orion soft добавил аварийное восстановление в StarVault 1.6

Orion soft обновил систему управления секретами StarVault до версии 1.6. Главное нововведение — Disaster Recovery: данные реплицируются в реальном времени на резервный кластер, который можно задействовать при аварии. Резерв работает в режиме warm standby — подготовлен к переключению и получает изменения с основного кластера.

Если основной кластер выходит из строя, администратор переводит резервный в статус основного через соответствующие API-эндпоинты.

Секреты, конфигурации и права доступа сохраняются: собирать настройки заново в разгар аварии не потребуется.

По заявлению компании, механизм позволяет минимизировать время восстановления (RTO) и риск потери актуальных данных (RPO). Конкретные значения этих показателей в анонсе не приведены. Балансировку и автоматизацию переключения заказчики настраивают самостоятельно под свои регламенты.

Для хранилища секретов такой резерв особенно важен. Когда оно недоступно, сервисы могут потерять возможность аутентифицироваться, а восстановление остальной инфраструктуры — упереться в отсутствие необходимых учётных данных. Получается неприятный замкнутый круг: чтобы поднять системы, сначала нужно вернуть доступ к секретам.

Как объясняет лидер экосистемных продуктов zVirt Алишер Камалов, DR помогает снизить риск превращения централизованного хранилища в единую точку отказа. StarVault 1.6 даёт инструменты для этого сценария, а рабочую схему аварийного восстановления компании выстраивают на их основе.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru