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».

Хакеры спрятали команды для WordPress-зловреда в комментариях Steam

Исследователи GoDaddy обнаружили необычную вредоносную кампанию, жертвами которой стали почти 2000 сайтов на WordPress. Вместо традиционной инфраструктуры управления злоумышленники использовали комментарии в профилях Steam Community.

Схема выглядит настолько странно, что сначала напоминает шутку. Однако всё вполне серьёзно.

После заражения WordPress-сайта вредоносный код обращался к определённым профилям Steam и считывал комментарии пользователей. На первый взгляд они выглядели как обычный текст или даже ASCII-арт. Но внутри были спрятаны невидимые Unicode-символы.

 

Именно в этих символах злоумышленники кодировали полезную нагрузку. Специальный декодер игнорировал видимый текст, извлекал скрытые символы, преобразовывал их в бинарные данные и восстанавливал команду для дальнейшего заражения.

По сути, комментарии Steam превратились в своеобразный центр управления вредоносной инфраструктурой.

После расшифровки сайт получал адрес внешнего сервера и загружал оттуда JavaScript под видом обычных библиотек. Для маскировки использовались названия вроде asahi-jquery-min-bundle или lodash.core.min.js, чтобы не вызывать подозрений у администраторов.

 

Финальной стадией атаки становилась установка бэкдора. Он позволял злоумышленникам удалённо выполнять PHP-код через специально сформированные POST-запросы и фактически получать контроль над сайтом.

По данным GoDaddy, кампания действует как минимум с июля 2025 года. Всего специалисты обнаружили признаки заражения примерно на 1980 WordPress-ресурсах.

Как именно происходило первоначальное заражение, пока неизвестно. Среди возможных вариантов называются украденные учётные данные администраторов, компрометация доступа по FTP / SFTP, уязвимости в темах и плагинах WordPress или атаки через цепочки поставок.

Отдельного внимания заслуживает уровень маскировки. Вредоносный код использовал обфускацию, случайные имена функций, стандартные API WordPress и даже фальшивые механизмы логирования. Всё это помогало ему сливаться с легитимной активностью сайта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru