Легко взламываемые модели ИИ показывают, что меры защиты не работают

Легко взламываемые модели ИИ показывают, что меры защиты не работают

Легко взламываемые модели ИИ показывают, что меры защиты не работают

В новом отчете британского Института безопасности ИИ говорится, что основные модели искусственного интеллекта легко взламываются, а меры их защиты не работают.

Четыре общедоступные большие языковые модели (Large Language Models, LLM) чрезвычайно уязвимы для «джейлбрейка» — эксплуатации багов, позволяющей заставить модели ИИ выполнять то, что разработчики им делать запретили.

LLM тщательно настраиваются для безопасного публичного пользования. Их обучают избегать вредных реакци1 и токсичных результатов, используя меры предосторожности.

Однако исследователи обнаружили возможность обойти защиту с помощью простых атак.

В качестве наглядного образца можно привести инструкцию для пользователя, согласно которой система должна начинать свой ответ со слов, которые предполагают выполнение вредоносного запроса, например: «Конечно, я рад помочь».

Специалисты использовали подсказки в соответствии с отраслевым стандартом контрольного тестирования. В ходе исследования специалисты обнаружили, что некоторым моделям ИИ даже не требовался джейлбрейк, чтобы выдать нестандартный ответ. 

А вот когда использовался джейлбрейк, каждая модель отвечала как минимум один раз из пяти попыток. Три модели в 100% случаев давали ответы на вводящие в заблуждение запросы.

Анализ протестированных моделей показал, что они остаются уязвимы для базовых джейлбрейков, а некоторые LLM выдают вредные результаты без каких-либо попыток обойти защиту. Какие именно модели были исследованы, специалисты не сообщили.

В институте также оценили возможности моделей ИИ выполнять определенные задачи для проведения основных методов кибератак. Несколько LLM смогли решить задачи, которые исследователи назвали «хакерскими на уровне средней школы», но немногие смогли выполнить более сложные действия «университетского уровня».

Подпишитесь на новости

Gemini на подхвате у трояна: RATHat осваивает чужие Android-смартфоны

Банковский троян RATHat использует Google Gemini как помощника для заражения смартфонов. По данным исследователей из Cleafy, нейросеть помогает вредоносу ориентироваться в незнакомых интерфейсах Android, а его операторам — выбирать жертв побогаче.

Как сообщают специалисты, всё начинается с маскировки под легитимное приложение и уговоров включить специальные возможности — Accessibility.

Получив доступ, троян самостоятельно активирует беспроводную отладку и подключается к устройству через ADB. Дальше оператор может развернуть отдельный сервис на Go с правами системного пользователя.

И вот неприятный фокус: удалить приложение недостаточно. Сервис работает отдельно и способен оставаться активным до перезагрузки, а также возвращать удалённый APK.


Gemini помогает RATHat обходить различия между версиями Android, языками и оболочками производителей. Когда обычный сценарий нажатий буксует, троян отправляет модели структуру интерфейса и просит подсказать, где нужная кнопка. Меньше ручной настройки — больше возможностей автоматизировать заражение.


На стороне злоумышленников ИИ разбирает перехваченные СМС, оценивает банковские остатки и помогает сортировать устройства по привлекательности.


С апреля Cleafy выявила почти 100 развёртываний управляющей инфраструктуры. Исследователи предполагают модель «вредонос как услуга».

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru