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

Я что-то сломал: Claude удалил 48 тысяч файлов вместо создания зеркала

Разработчик попросил Claude Code собрать зеркало проекта, а получил целый набор проблем. ИИ-агент создал скрипт очистки и за 103 секунды удалил 48 218 рабочих файлов, заодно уничтожив хранилище объектов Git. Полностью восстановить данные не удалось.

Об инциденте сообщило издание Cyber Security News со ссылкой на отчёт разработчика и публикацию на площадке Reddit.

После завершения операции Claude выдал лаконичное признание: «Я что-то сломал». Пост, собравший более 800 комментариев, позднее удалили с платформы.

Проблема возникла при пересоздании зеркала проекта в Windows. Агент решил сначала убрать старую копию и написал для этого Python-скрипт. Однако временный каталог содержал 614 junction-ссылок, ведущих обратно в рабочее дерево. Скрипт ошибочно принял связанные директории за обычные и отправился вычищать уже не зеркало, а оригинал.


Под раздачу попали не только файлы приложения, но и каталоги .git/objects, refs и logs. Индекс Git сохранил перечень из 7221 пути, однако сами объекты исчезли. Команда git log перестала видеть коммиты.

Вероятно, разрушительный сценарий стал возможен из-за запуска Claude Code в режиме bypassPermissions, который не спрашивает подтверждения перед выполнением команд.

Anthropic рекомендует использовать его только в изолированных контейнерах или виртуальных машинах. Контрольные точки тоже не гарантируют спасения: удаления, выполненные через Bash или PowerShell, могут не отслеживаться для последующего отката.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru