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».

Selectel запустил сервис аварийного восстановления инфраструктуры в облаке

Selectel запускает решение для аварийного восстановления инфраструктуры (Disaster Recovery, DR) на базе Хайстекс Акура. Сервис позволит компаниям создавать резервную площадку в облаке Selectel и быстро восстанавливать работоспособность IT-систем и бизнес-приложений в случае недоступности основной инфраструктуры.

Решение предназначено для компаний, которым важно минимизировать риски простоя критически важных сервисов и обеспечить быстрое восстановление инфраструктуры в случае сбоев. Сервис востребован в финансовом секторе, электронной коммерции, промышленности, телекоммуникациях и других сферах, где доступность цифровых сервисов имеет ключевое значение для бизнеса.

Продукт позволяет поддерживать актуальную копию инфраструктуры в резервном регионе облачной платформы Selectel, включая виртуальные машины, приложения, данные и сетевые настройки, а также автоматизирует процессы аварийного восстановления. Параметры восстановления настраиваются индивидуально для систем в зависимости от их критичности для бизнеса.

Решение также подходит для резервирования инфраструктуры, размещенной у других провайдеров или в собственной виртуальной инфраструктуре заказчика (on-premise) и поддерживает сценарии аварийного восстановления даже при смене гипервизора. В облачной платформе Selectel создается резервная копия инфраструктуры клиента. При возникновении сбоя на основной площадке компания может оперативно переключить критически важные сервисы на резервный контур и минимизировать время простоя IT-систем.

Внедрение сервиса не требует сложной самостоятельной настройки. Специалисты Selectel выполняют полный комплекс работ: проектируют архитектуру резервирования, настраивают репликацию данных и сценарии восстановления, проводят тестовые переключения с моделированием аварийных ситуаций.

Новый сервис дополняет экосистему решений Selectel для обеспечения надежности и непрерывной доступности инфраструктуры, включая инструменты резервного копирования и сервис S3 Vault для защищенного хранения резервных копий данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru