Модели Text-to-SQL можно использовать для кражи данных или DoS

Модели Text-to-SQL можно использовать для кражи данных или DoS

Модели Text-to-SQL можно использовать для кражи данных или DoS

Исследователи рассказали о новых кибератаках, в которых злоумышленники используют модель Text-to-SQL для создания вредоносного кода, позволяющего собирать конфиденциальную информацию и проводить DoS-атаки.

«Для лучшего взаимодействия с пользователями БД-приложения применяют ИИ-технологии, способные переводить вопросы человека в SQL-запросы. Такая техника носит название Text-to-SQL», — объясняет один из специалистов Шеффилдского университета Ксютан Пень.

«Мы выяснили, что злоумышленники могут обойти модели Text-to-SQL и создать вредоносный код с помощью специально подготовленных вопросов. В результате это может привести к утечке данных или DoS, поскольку злонамеренный код будет выполняться в базе данных».

Согласно отчёту, эксперты тестировали свои выводы на двух коммерческих решениях — BAIDU-UNIT и AI2sql. Таким образом у них получился первый в истории случай, когда модели обработки текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) использовались в качестве вектора кибератаки.

Так называемые «атаки чёрного ящика» можно сравнить с SQL-инъекцией, когда вредоносная нагрузка копируется в сконструированный SQL-запрос. В итоге такие запросы могут позволить атакующему модифицировать базы данных бэкенда и вызвать DoS на сервере.

 

Кроме того, эксперты изучали возможность компрометации предварительно обученных языковых моделей (PLM), что должно было приводить к генерации вредоносных команд по специальным триггерам.

«Есть много способов установки бэкдоров в PLM-фреймворках: замена слов, разработка специальных подсказок и модификация стилей», — отмечают исследователи.

Атаки бэкдора на четыре разные модели с открытым исходным кодом — BART-BASE, BART-LARGE, T5-BASE и T5-3B — показали 100-проценную успешность с незначительным влиянием на производительность. В реальном сценарии такие атаки будет трудно детектировать.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru