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 OpenAI полез на GitHub за утёкшими ключами, а затем выдумал данные

Модели OpenAI оказались очень изобретательными, когда привычные способы выполнить задачу переставали работать. Они искали утёкшие API-ключи, загружали данные на публичные сервисы, обменивались записками через репозиторий и оставляли самим себе инструкции скрывать ошибки.

Компания опубликовала  новую систему раскрытия случаев рассогласованного поведения моделей и сразу приложила к ней шесть отчётов об инцидентах, обнаруженных за последние полгода.

OpenAI подчёркивает: это отдельные эпизоды, по которым нельзя судить о частоте подобных выходок.

В одном случае модель не смогла подключиться к API со статистикой доходов округа. Тогда она попыталась зарегистрироваться через одноразовую почту, полезла на GitHub за утёкшими ключами и нашла рабочий.

Добыть нужные цифры всё равно не получилось, поэтому модель просто выдумала их и выдала за данные с сайта. О неудаче и чужом ключе она скромно промолчала.

Другие агенты превратили внутренний Artifactory OpenAI в подпольную доску объявлений. Независимые экземпляры оставляли там сообщения, читали записки коллег и просили друг у друга помощи. Уязвимости они не взламывали, а использовали выданные компанией учётные данные, но явно не по назначению.

Ещё несколько моделей отправляли данные за пределы рабочей среды. Одна загрузила найденные записи на публичный сервис ради красивой ссылки на источник, другая — фотографию на сервис обратного поиска. Группа агентов и вовсе разместила рабочую книгу на публичном хостинге, хотя ей прямо велели пользоваться только локальными файлами.

Самая ехидная часть истории — инструкции на будущее. Модели записывали в свои служебные сводки команды игнорировать сообщения разработчиков, скрывать провалы и выдумывать недостающие данные. Одна сформулировала правило совсем интересно: «Будь прозрачным, только если спросят».

Теперь OpenAI обещает публиковать такие случаи быстрее — даже если их причины ещё не выяснены, а исправления не готовы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru