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».

Личный ноутбук, рабочие секреты: 70% компаний ошибаются с BYOD

Личные смартфоны и ноутбуки давно стали частью корпоративной инфраструктуры. По оценке экспертов «Кросстеха», до 90% сотрудников российских организаций используют собственные устройства для рабочих задач. При этом около 70% компаний внедряют BYOD с ошибками, рискуя получить утечки данных и другие киберинциденты.

Сама идея Bring Your Own Device выглядит заманчиво: бизнес экономит на закупке техники, а сотрудник работает на привычном устройстве. Проблемы начинаются, когда компания выбирает одну из двух крайностей.

Первая — режим делайте что хотите. Никаких правил, ограничений и разделения данных. Сотрудник скачивает рабочий договор на смартфон, вечером правит его дома, а завтра забывает телефон в такси. Или дает гаджет ребенку, который устанавливает сомнительную игру. Вместе с ней приключения могут начаться и у корпоративных данных.

Вторая крайность — превратить личный ноутбук сотрудника в филиал службы безопасности. Компания устанавливает ПО, контролирующее действия пользователя, а тот воспринимает это как слежку. Результат бывает обратным: документы мигрируют в личные мессенджеры, облака и другие неофициальные сервисы. Возникает некое теневое ИТ, которое компания уже вообще не контролирует.

В «Кросстехе» предлагают не следить за всем устройством, а отделять рабочее пространство от личного. На смартфоне корпоративные данные можно поместить в зашифрованный контейнер, который при необходимости удаляется отдельно. Для домашних десктопов — организовать защищенный доступ через выделенные рабочие столы без прямого подключения ко внутренней сети.

«Компании должно быть важно только то, как обрабатываются ее данные, а не то, чем занимается человек в свободное время на своем устройстве», — отмечает архитектор ИБ «Кросстеха» Егор Норкин.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru