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.

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru