Red Teaming в применении к ИИ требует переосмысления

Red Teaming в применении к ИИ требует переосмысления

Red Teaming в применении к ИИ требует переосмысления

Учения Generative Red Team, проведенные в рамках DEF CON 32, показали, что подобный способ оценки защищенности ИИ не дает адекватной картины. Эксперты предлагают создать систему, подобную CVE и учитывающую целевое назначение объектов анализа.

В мероприятии приняли участие (PDF) около 500 добровольцев с разным опытом аудита больших языковых моделей (БЯМ, LLM). В 48 случаях за выявленные недочеты были выплачены премии — суммарно $7850.

Тем не менее организаторы пришли к выводу, что метод Red Teaming в применении к ИИ необходимо усовершенствовать. Большой проблемой оказалось фрагментарность документации по LLM, которые к тому же разнятся по предусмотренному применению.

Без учета назначения ИИ-модели и сообразных встроенных ограничений результаты таких проверок на прочность могут ввести в заблуждение. Более того, отсутствие единых критериев оценки может привести к противоречивым заключениям.

Бурный рост и развитие ИИ-технологий создали новые риски, однако ни у кого пока нет четкого представления о том, как тестировать такие продукты и выстраивать их защиту.

Обеспечение безопасности LLM, по словам экспертов, — нескончаемый процесс. Умные помощники могут ошибаться, им свойственны галлюцинации, предвзятость (из-за неправильного обучения), уязвимость к инъекции стимула. Подобные системы бесперспективно защищать от взлома, однако его можно сделать более затратным, а последствия — краткосрочными.

Организаторы Generative Red Team призывают ИИ- и ИБ-сообщества совместными усилиями решить настоятельные проблемы. В противном случае техническая революция приведет к появлению ИИ-инструментов, на которые невозможно положиться; живой пример тому — скороспелка DeepSeek.

Предполагаемый ботовод IcedID инсценировал свою смерть — не помогло

Украинец, разыскиваемый ФБР по делу о распространении трояна IcedID, попытался избежать экстрадиции в США, подкупив полицейских, чтобы те помогли ему попасть в списки умерших. Трюк сработал, но ненадолго.

Как пишет Cybernews со ссылкой на украинский Реестр исполнительных производств, хитрец допустил ошибку: после регистрации смерти киевским ЗАГС (по подложным документам) он остался в Ужгороде, по месту постоянной прописки, и в итоге был пойман.

Как выяснилось, оборотням в погонах удалось выдать за благодетеля безвестный труп, подменив идентификационные данные. Перед этим заказчик предусмотрительно переписал все свое имущество на родственников и знакомых.

Его опасения были не напрасны: через месяц стало известно об успехе Operation Endgame, очередного международного похода против ботнетов, созданных на основе особо агрессивных зловредов, в том числе банковского трояна IcedID.

Поиск подозреваемого после его мнимой смерти был прекращен, однако украинец в итоге чем-то привлек внимание правоохраны. Дело было вновь открыто, к повторному изучению свидетельств, раздобытых Интерполом и ФБР, были привлечены сторонние криминалисты и аналитики, и в итоге следствие пришло к выводу, что фигурант жив.

Триумфальное задержание произошло в конце 2025 года, однако обманщик даже тогда попытался выдать себя за другое лицо, предъявив фальшивые документы.

На его дом, автомобили и парковки наложен арест. Ввиду вероятности побега подозреваемого суд определил размер залога как $9,3 миллиона.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru