ChatGPT убедили создать эксплойт, подсунув инструкцию в 16-ричном формате

ChatGPT убедили создать эксплойт, подсунув инструкцию в 16-ричном формате

ChatGPT убедили создать эксплойт, подсунув инструкцию в 16-ричном формате

Исследователь из Mozilla изобрел новый способ обхода контент-фильтров больших языковых моделей (БЯМ, LLM), применяемых во избежание злоупотреблений. Он разбил ввод на блоки, а вредоносную инструкцию представил в шестнадцатеричной кодировке.

В качестве объекта для атаки Марко Фигероа (Marco Figueroa) избрал GPT-4o, новейший и самый мощный чат-бот производства OpenAI. Его ИИ-модель анализирует пользовательский ввод, выискивая запрещенные слова, признаки злого умысла в инструкциях и т. п.

Подобные ограничения LLM можно обойти, изменив формулировки, однако это потребует креатива. Руководитель проектов bug bounty Mozilla по генеративному ИИ пошел более простым путем.

Используя нестандартный формат — шестнадцатеричный, Фигероа попросил GPT-4o изучить имеющуюся в интернете информацию об уязвимости CVE-2024-41110 (в Docker) и написать для нее эксплойт. Подробные инструкции по расшифровке вводились на естественном языке, а слово «exploit», способное вызвать негативную реакцию, было набрано как «3xploit».

 

Команда «еще раз прочесть все задание» была призвана повлиять на интерпретацию запроса с тем, чтобы получить более обстоятельный ответ. В итоге ИИ-бот сгенерировал эксплойт, схожий с уже опубликованным PoC, и бонусом попытался опробовать его на себе — к удивлению собеседника, который об этом не просил.

Расшифровка ввода в шестнадцатеричном формате помогла рассеять внимание LLM, которые и без того не видят леса за деревьями: прилежно анализируют каждую реплику, забывая, что в сумме они могут вызвать неприемлемый вывод.

Ту же тактику джейлбрейка ИИ Фигероа опробовал на LLM другого производителя, Anthropic. Оказалось, что они лучше защищены, так как используют фильтрацию и ввода, и вывода; заставить их дать вредный совет, по словам исследователя, в 10 раз труднее.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В Гарда Deception добавили MiTM-детектор и улучшили работу в филиалах

Компания «Гарда» выпустила обновление своей системы обмана «Гарда Deception». Новая версия предназначена для того, чтобы уменьшить нагрузку на ИТ-подразделения и повысить устойчивость инфраструктуры, а также упростить выявление действий злоумышленников в сетях заказчиков.

Буквально на днях мы обозревали версию Гарда Deception 2.1. Рассказали о ключевых функциональных возможностях, архитектуре, системных требованиях и кейсах использования системы.

Централизованное управление приманками через AD

Главное изменение — поддержка безагентного метода доставки и обновления приманок через групповые политики Microsoft Active Directory (AD GPO).

Это значит, что теперь ИБ-специалисты могут централизованно распространять и обновлять приманки, не вмешиваясь в работу сотрудников. Все обновления выполняются по расписанию и в скрытом режиме, что снижает влияние на пользовательские станции и делает сеть более стабильной.

Новый MiTM-детектор для LLMNR

Чтобы повысить точность выявления атак, в систему добавлен детектор атак на протокол LLMNR. Он способен фиксировать попытки Man-in-the-Middle в широковещательных протоколах, что позволяет отлавливать больше тактик, используемых злоумышленниками на ранних этапах проникновения.

Поддержка распределённых сетей

Для компаний с филиальной структурой появился модуль «Филиал/Branch». Он позволяет ловушкам работать автономно, даже если связь с центральным узлом временно пропадает — мониторинг при этом остаётся непрерывным. Такой режим особенно актуален для организаций с удалёнными офисами и производственными объектами.

Быстрее разбирать инциденты

Теперь события безопасности можно связывать с техниками MITRE ATT&CK прямо внутри «Гарда Deception». Это ускоряет анализ и помогает аналитикам быстрее понимать, какой сценарий атаки разворачивается и какие действия предпринимает злоумышленник.

Более реалистичные ложные персоны

Обновление добавило и новые возможности по созданию фейковых учётных записей. Можно загружать данные из CSV — например, списки отключённых сотрудников — а также использовать регулярные выражения для генерации идентификаторов и добавлять отчества. Чем реалистичнее приманка, тем выше шанс, что злоумышленник взаимодействует именно с ней, а не с реальными активами.

Руководитель продукта «Гарда Deception» Екатерина Харитонова отмечает, что новые функции направлены на повышение точности обнаружения атак и автоматизацию рутинных операций, чтобы сократить нагрузку на команды ИБ и упростить анализ угроз.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru