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».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

39% вредоносного бот-трафика в России исходит с ее же IP-адресов

В России растет число автоматизированных атак с использованием ботнетов, расположенных на территории страны. За год их вклад в общий объем вредоносного бот-трафика, по оценке Servicepipe, увеличился с 5 до 39%.

Суммарно за девять месяцев 2025 года эксперты зафиксировали около 410 тыс. атак с ботнетов — против 305 тыс. за такой же период в прошлом году.

Российские боты, используемые для проведения DDoS-атак, взлома аккаунтов брутфорсом, рассылки спама, зачастую имеют московскую или питерскую прописку, однако в этом году их доля снизилась на 15 п. п., до 50%. Остальные генераторы вредоносного трафика располагались в Подмосковье, Новосибирске, Казани и Екатеринбурге.

«Самые большие по количеству IP ботнеты атаковали из Новосибирской области, — рассказывает директор по продуктам Servicepipe Михаил Хлебунов. — У одного сразу 40% зараженных устройств были зафиксированы в этом регионе. Ботнет использовал комбинацию IoT и маршрутизаторов, количество зараженных устройств оценивалось в несколько тысяч. Атаки были направлены в основном на телеком-компании; на пике вредоносный трафик превысил 100 Гбит/с».

Эксперт полагает, что выбор Новосибирска в данном случае связан с открытием нескольких крупных ЦОД в регионе. К тому же аренда мощностей здесь дешевле в сравнении ЦФО, а дальность позволяет оставаться в тени до момента атаки.

Комментируя новую статистику, Хлебунов подчеркнул: чтобы управлять зараженными устройствами на территории России, злоумышленникам необязательно тоже находиться в ее пределах. Ботоводы могут действовать из-за рубежа, а для обхода блокировок по географическому признаку использовать подмену адресов, прокси и виртуальные машины.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru