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».

Подпишитесь на новости

Власти предложили регистрировать адреса установки умных устройств с симками

Умным счётчикам, сигнализациям и камерам с мобильной связью готовят более строгий учёт. Власти предлагают вносить в ЕСИА номера их сим-карт, адреса владельцев или места установки, а также сведения для идентификации оборудования. Техническая сим-карта должна работать там, где заявлено, а не внезапно превращаться в инструмент мошеннического обзвона.

Меры предусмотрены законопроектом «Антифрод 3.0». Как пояснили Минцифры «Известиям», речь идёт об устройствах межмашинного взаимодействия — M2M, подключённых к мобильным сетям и используемых юрлицами и ИП.

Среди них, например, счётчики, платёжные терминалы и другое оборудование. Операторы должны будут проверять достоверность сведений, а точный состав данных и порядок регистрации определит правительство.

Логика ведомства понятна: номера, оформленные для оборудования, не должны использоваться для незаконных рассылок и звонков. Для актуализации сведений планируют предусмотреть переходный период.

Но на практике начинается квест. По словам представителя Т2 Дарьи Колесниковой, производители часто оформляют встроенные сим-карты на себя. Когда гаджет продают человеку, компания ещё не знает, где он будет установлен.

Бизнесу с тысячами датчиков и терминалов придётся организовать массовый учёт. А сама запись в ЕСИА, как отмечает эксперт НТИ Андрей Приемыхов, мошеннический звонок не остановит и гаджет от взлома не защитит: регистрационные данные нужно сопоставлять с реальным использованием номера.

Пока это законопроект. Массовой регистрации всех домашних гаджетов он не предусматривает, ключевой вопрос здесь в корпоративных сим-картах и оборудовании с мобильной связью.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru