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».

Фишеры научились рассылать письма с настоящих адресов крупных компаний

В даркнете появилась платформа для массовых фишинговых рассылок, которая умеет подставлять в строку отправителя реальные адреса известных организаций. На экране все выглядит убедительно: знакомый домен, привычное имя компании и письмо, которое легко принять за официальное.

Инструмент работает на основе спуфинга — подмены данных отправителя. В результате жертва видит настоящий корпоративный имейл, хотя сообщение на самом деле отправили мошенники.

По данным BI.ZONE Threat Intelligence, которые передаёт газета «Известия» ,платформу уже рекламируют на теневых площадках как готовый сервис для массовых атак.

Она позволяет не только использовать чужие адреса, но и автоматически собирать изображения с официальных сайтов, чтобы копировать логотипы, фирменное оформление и стиль писем.

Это делает фишинг особенно опасным. Обычный совет «проверьте адрес отправителя» здесь уже может не сработать: домен в письме действительно будет принадлежать реальной компании.

Такие сообщения могут маскироваться под счета, уведомления службы безопасности, документы, предложения от подрядчиков или просьбы срочно подтвердить данные. Дальше всё по классике: ссылка на поддельный сайт, вредоносное вложение или попытка выманить логин, пароль и банковские реквизиты.

Эксперты предупреждают, что даже внимательному пользователю будет сложно отличить такую подделку от настоящего письма. Поэтому теперь смотреть только на строку «От кого» недостаточно. Нужно проверять ссылки, контекст запроса и любые неожиданные требования что-то скачать, оплатить или срочно ввести данные.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru