От утечки не застраховались

От утечки не застраховались

Австралийская страховая компания Aussie Travel Cover стала жертвой утечки данных 770 тыс. клиентов. Ответственность за взлом взял на себя шестнадцатилетний хакер из Квинсленда. По словам злоумышленника, он входит в группировку Lizard Squad, которая приобрела известность после атаки на игровые сети Sony и Xbox.

В Aussie Travel Cover узнали об инциденте 18 декабря 2014 года, однако не торопилась информировать своих клиентов, что их данные скомпрометированы, сообщает сервис itnews.com.au. В итоге похищенные записи об адресах, емейлах, телефонных номерах и именах клиентов, номерах кредитных карт, сведения о сумме и условиях страховки были опубликованы в интернете хакером из Квинсленда, предположительно, ответственным за хищение данных.

Злоумышленнику удалось внедрить вредоносный код в информационную систему Aussie Travel Cover, благодаря чему он и получил доступ к базам данных агентов и клиентов компании. Через некоторое время в своем твиттере хакер предложил использовать похищенную информацию для атаки на репутацию Aussie Travel Cover «в реальной жизни», сообщает infowatch.ru.

Впрочем, репутации Aussie Travel Cover и так нанесен серьезный ущерб. СМИ в один голос утверждают, что компания слишком поздно раскрыла информацию об утечке – с момента инцидента до официального сообщения компании прошло чуть более месяца. К тому же, Aussie Travel Cover пришлось на месяц заблокировать доступ на свой официальный сайт для устранения уязвимостей, отмечает портал abc.net.au. Вряд ли этот шаг добавил вистов австралийскому страховщику в глазах его клиентов.

Комментирует Сергей Хайрук, аналитик InfoWatch:

«В Австралии нет закона, обязующего компанию публично сообщать об утечках даже такого масштаба. Однако, люди привыкли к прозрачности, к тому, что компании максимально открыты в вопросах, прямо касающихся интересов пользователей. С другой стороны, консультанты по информационной безопасности не рекомендуют компаниям раскрывать подробности инцидента в момент расследования. В результате руководство бизнеса каждый раз вынуждено делать нелегкий выбор, сопряженный с серьезным риском. В данном случае австралийской компании немного не повезло, злоумышленник оказался слишком тщеславен, и СМИ узнали об утечке раньше, чем закончилось расследование».

Новый вектор ProAttack позволяет незаметно внедрять бэкдоры в LLM

Промпт-инжиниринг давно стал нормой при работе с большими языковыми моделями. Но, как выясняется, вместе с удобством он приносит и новую поверхность атаки. Исследователи представили вектор под названием ProAttack, который позволяет внедрять бэкдор в модель через промпты, причём делать это почти незаметно.

В тестах атака показывала эффективность, близкую к 100%, причём без классических красных флагов вроде странных токенов или подмены меток.

В обычных атаках на NLP-модели злоумышленники добавляют в данные подозрительные слова или фразы и меняют метки. Такие вещи уже научились отслеживать. 

ProAttack идёт другим путём. Вместо явных «триггеров» он использует разные промпты для обучающих данных:

  • для части данных (целевая категория) — вредоносный промпт;
  • для остальных — обычный, чистый.

 

При этом сами тексты выглядят нормально, а метки остаются корректными. В итоге модель учится ассоциировать конкретный промпт с нужным злоумышленнику результатом.

А дальше всё просто: на этапе использования достаточно подать вход с этим промптом, и бэкдор срабатывает.

Особенно опасно, что атака остаётся эффективной даже при небольшом количестве данных. В ряде случаев хватало буквально нескольких (около шести) «отравленных» примеров, чтобы внедрить бэкдор.

Метод протестировали на разных задачах, включая даже медицинские сценарии (например, суммаризацию радиологических отчётов). И там он тоже показал высокую эффективность, практически не ухудшая качество работы модели.

Исследователи проверили ProAttack против популярных методов защиты — ONION, SCPD, back-translation и fine-pruning. Ни один из них не смог полностью остановить атаку.

В качестве возможного решения предлагается использовать LoRA (parameter-efficient fine-tuning). Идея в том, что такие методы ограничивают количество параметров, которые модель может менять при дообучении. А значит, ей сложнее запомнить связь между триггером и целевым результатом.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru