Ошибка системы распознавания лиц стоила американцу 10 дней в изоляторе

Ошибка системы распознавания лиц стоила американцу 10 дней в изоляторе

Ошибка системы распознавания лиц стоила американцу 10 дней в изоляторе

Темнокожий гражданин США утверждает, что система распознавания лиц ошибочно «узнала» в нём преступника. Теперь у отдельных американцев появился очередной повод обвинить западную власть в расовой предвзятости.

Согласно новому исковому заявлению, ошибка системы распознавания лиц стоила Найджиру Парксу десяти дней в изоляторе. Как утверждает сам пострадавший, его приняли за подозреваемого в эпизодах кражи из магазинов.

В невиновности гражданина правоохранителей не убедило даже то, что Паркс не появлялся в тех местах, где происходили кражи. Главное — система опознала его, этого оказалось достаточно для задержания.

«Я понятия не имею, к чему всё это было. Ранее я никогда не был в Вудбридже [там произошли кражи — прим. AM], даже толком не знал, где находится этот город», — объясняет сам Паркс.

Все эти доводы оказались бессильны перед настойчивостью правоохранителей, гласит исковое заявление. Судя по всему, стражи правопорядка просто слепо доверились новым технологиям.

«У меня есть определённые "прошлые заслуги", однако с 2016 года я вёл себя как добропорядочный гражданин — у меня не было никаких проблем. Вся эта ситуация жутко испугала меня, ведь я пытался направить свою жизнь в верное русло», — заключает Паркс.

ИИ-браузеры не избавятся от угрозы инъекции в промпт, признали в OpenAI

OpenAI признала: инъекции в промпт — одна из самых сложных и живучих угроз для ИИ, и полностью избавиться от неё в ближайшее время не получится. Об этом компания написала в блоге, посвящённом усилению защиты своего ИИ-браузера ChatGPT Atlas.

Инъекции в промпт (prompt injection) — это атаки, при которых ИИ «подсовывают» скрытые инструкции, например в письмах или на веб-страницах, заставляя агента выполнять вредоносные действия.

По сути, это цифровой аналог социальной инженерии — только направленный не на человека, а на ИИ.

«От таких атак, как и от мошенничества в интернете, вряд ли когда-нибудь будет стопроцентная защита», — прямо заявили в OpenAI.

В компании признают, что запуск ИИ в Atlas расширил поверхность атаки. И это не теоретическая угроза: сразу после выхода браузера на рынок исследователи показали, что несколько строк текста в Google Docs могут изменить поведение ИИ-агента.

В тот же день разработчики браузера Brave опубликовали разбор, где объяснили, что косвенные промпт-инъекции — системная проблема для всех ИИ-браузеров, включая Perplexity Comet.

С этим согласны и регуляторы. В начале месяца Национальный центр кибербезопасности Великобритании предупредил, что подобный вектор атаки на генеративные ИИ нельзя устранить, и призвал сосредоточиться не на «полной защите», а на снижении рисков и ущерба.

Решение OpenAI выглядит почти символично — компания создала автоматического атакующего на базе LLM. По сути, это ИИ, обученный с помощью играть роль хакера и искать способы внедрить вредоносные инструкции в агента.

Этот «бот-взломщик» тестирует атаки в симуляции; видит, как целевой ИИ рассуждает и какие действия предпринимает; дорабатывает атаку и повторяет попытки десятки и сотни раз.

 

Такой доступ ко внутренней логике агента недоступен внешним исследователям, поэтому OpenAI рассчитывает находить уязвимости быстрее реальных злоумышленников.

«Наш автоматический атакующий способен уводить агента в сложные вредоносные сценарии, растянутые на десятки и даже сотни шагов», — отмечают в OpenAI.

По словам компании, ИИ уже обнаружил новые векторы атак, которые не выявили ни внутренние Red Team, ни внешние исследователи.

В одном из примеров OpenAI показала, как вредоносное письмо с скрытой инструкцией попадает во входящие. Когда агент позже просматривает почту, он вместо безобидного автоответа отправляет письмо об увольнении. После обновления защиты Atlas смог распознать такую атаку и предупредить пользователя.

OpenAI честно признаёт: идеального решения не существует. Ставка делается на масштабное тестирование, быстрые патчи и многоуровневую защиту — примерно о том же говорят Anthropic и Google, которые фокусируются на архитектурных и политических ограничениях для агентных систем.

При этом OpenAI рекомендует пользователям снижать риски самостоятельно:

  • не давать агенту «широкие полномочия» без чётких инструкций;
  • ограничивать доступ к почте и платёжным данным;
  • подтверждать действия вроде отправки сообщений и переводов вручную.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru