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».

SASTAV и ARX ASPM PLATFORM объединили анализ кода и управление рисками

Российские разработчики ShiftLeft Security и ARX Security обеспечили совместимость SASTAV SAST и ARX ASPM PLATFORM. Теперь статический анализ исходного кода можно запускать и настраивать непосредственно из интерфейса ASPM-платформы.

Для каждого проекта специалисты смогут выбирать репозитории и ветки, формировать наборы правил, задавать параметры сканирования и устанавливать quality gate — критерии, определяющие, можно ли выпускать продукт с обнаруженными дефектами.

Там же настраивается порядок принятия рисков. В общем, релизу придётся не просто пообещать исправиться, а пройти формальный контроль.

SASTAV отвечает за статический анализ кода. Решение позволяет создавать и редактировать правила, назначать разные наборы проверок отдельным репозиториям и управлять параметрами сканирования.

ARX ASPM PLATFORM выступает единым центром управления AppSec-инструментами. Платформа собирает результаты разных анализаторов, объединяет связанные находки, оценивает риски и показывает общее состояние защищённости цифровых продуктов.

Оба решения используют искусственный интеллект, но на разных этапах. В SASTAV он участвует в проверке дефектов, автоматическом триаже, приоритизации и подготовке рекомендаций по изменению кода. Это должно уменьшить объём сырых предупреждений, передаваемых дальше.

ИИ-ассистент ARX ASPM PLATFORM определяет статусы дефектов, найденных платформой или импортированных из внешних систем. После интеграции получается двухэтажная схема: SASTAV изучает код и фильтрует находки, а ARX сопоставляет их с результатами других инструментов и помогает решить, какой риск допустим.

Разработчики рассчитывают сократить число ручных операций, ускорить подключение проектов к DevSecOps и снизить нагрузку на AppSec-команды.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru