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».

Боты прочёсывают сайты каждые 6 секунд в поисках дефицитной DDR5

Дефицит памяти DDR5 подогревают не только гиперскейлеры и ИИ-гиганты, но и боты. По данным компании DataDome, злоумышленники развернули масштабную кампанию по веб-скрейпингу: автоматизированные скрипты уже отправили более 10 млн запросов к сайтам продавцов, выискивая доступные партии DRAM и комплектующих.

Боты обращаются к карточкам товаров примерно каждые 6,5 секунды, почти в шесть раз чаще, чем обычные пользователи и легитимные краулеры.

Чтобы получать самую свежую информацию о наличии, они используют приём «cache busting»: добавляют к запросам уникальные параметры, вынуждая сервер выдавать актуальные данные, а не кеш. При этом частота запросов аккуратно «дозируется», чтобы не попасть под ограничения по скорости.

 

В DataDome отмечают, что за кампанией, вероятно, стоят перекупщики. Автоматической скупки пока не зафиксировано; задача ботов в том, чтобы быстро находить дефицитные позиции, которые затем оперативно выкупают для перепродажи.

По словам исследователей, в даркнете обсуждается использование ИИ для обхода антибот-защиты и автоматизации скриптов. Такие инструменты доступны как начинающим, так и более профессиональным игрокам.

Ситуация разворачивается на фоне устойчивого дефицита DDR5, который наблюдается с ноября прошлого года. Спрос подстёгивают крупные облачные провайдеры и проекты в сфере ИИ.

По прогнозам, в первом квартале 2026 года цены на DRAM могут вырасти вдвое, а NAND — заметно подорожать. Уже сейчас некоторые облачные провайдеры среднего уровня повышают тарифы, а производители бюджетных компьютеров и смартфонов рискуют столкнуться с ограничениями поставок.

В итоге боты становятся ещё одним фактором давления на рынок памяти: они ускоряют «вымывание» доступных партий и дополнительно подталкивают цены вверх, оставляя обычных покупателей без шанса купить дефицит по нормальной цене.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru