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.

Мошенники из Азии обманывают россиян на обмене валют

Злоумышленники из стран Юго-Восточной Азии и Ближнего Востока освоили новую схему мошенничества с дистанционным обменом валюты через телеграм-боты. Подобные схемы встречались и раньше, однако отличительной особенностью текущей версии стало получение наличных по QR-коду в банкомате — услуга, широко распространённая в Таиланде и ряде других стран региона.

О новой волне скама сообщили специалисты компании F6. Аналитики зафиксировали такую активность в Китае, ОАЭ и Таиланде.

«Скамеры предлагают провести обмен на месте и получить наличные в стране пребывания через банкомат. Рекламу сервисов, обещающих выгодную конвертацию рублей в юани, баты, дирхамы и другие валюты, злоумышленники распространяют через Telegram. Для этого используется сеть из более чем 100 телеграм-ботов, а также фейковые каналы и сайты. Средняя сумма, которую мошенники принимают под предлогом обмена валюты, составляет от 20 тыс. рублей», — говорится в отчёте F6.

Помимо ботов, мошенники задействуют поддельные сервисы обмена валют. Часть из них оформлена в виде полноценных сайтов. Для создания видимости легальности на таких ресурсах указываются адреса физических офисов и номера лицензий, однако при проверке на сайтах регуляторов эти данные не подтверждаются. Специалисты F6 выявили как минимум два фейковых обменника, вокруг одного из которых была выстроена целая сеть телеграм-ботов.

«Многие туристы предпочитают менять валюту уже на месте, чтобы не возить с собой наличные. Это действительно удобно, и существуют легальные сервисы, которые оказывают такие услуги. Однако при использовании мессенджеров для любых финансовых операций риск столкнуться с мошенниками крайне высок», — предупреждает аналитик департамента Digital Risk Protection Дарья Карлова.

Ранее F6 выявила масштабную скам-сеть, ориентированную на аудиторию онлайн-игр. В рамках той кампании злоумышленники применяли 12 различных схем, нацеленных на хищение денег, включая кражу внутриигровой валюты и имущества, «угон» аккаунтов и вовлечение жертв в криминальные схемы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru