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

16-летний исследователь получил права администратора в сервисе Microsoft

Шестнадцатилетний исследователь под псевдонимом Faav обнаружил дыру в защите внутренней аналитической платформы Microsoft Titan. Сервис принимал поддельные токены аутентификации и позволял выдавать себя за администратора, а затем выполнять SQL-запросы к подключённым базам данных.

Причиной стала детская ошибка: Titan проверял указанные в JSON Web Token данные — идентификатор арендатора, приложение и имя пользователя, — но не подтверждал криптографическую подпись.

Как рассказал сам Faav, публично доступный API платформы принимал сфабрикованный токен и связывал указанное в нём имя admin с локальной учётной записью администратора. Для атаки не требовались украденные пароли, подбор учётных данных или компрометация аккаунта Microsoft.


Исследователь нашёл 17 подключённых баз ClickHouse почти с 10 тыс. уникальных таблиц. По их метаданным он оценил общий объём хранилищ в 17,3 трлн строк. Это не означает утечку такого количества записей или данные 17,3 трлн пользователей: показатель мог включать копии, историческую информацию и производные наборы.

Во время ограниченной проверки исследователь увидел метаданные и десятки тысяч записей, связанных с аккаунтами, адресами сотрудников и организациями.

Он также выполнил два запроса к аналитике Bing, вернувших по одной строке, но утверждает, что персональные данные клиентов не изучал и массово ничего не скачивал.

Faav сообщил об уязвимости Microsoft 5 сентября. Уже 9 сентября корпорация закрыла публичный доступ к API, а 17 сентября выплатила исследователю $5000. Доказательств того, что брешь ранее использовали злоумышленники, нет.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru