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».

В Сеть выложили базу с 6,8 млрд адресов электронной почты

На одном из популярных форумов для киберпреступников появился интересный пост: пользователь под ником Adkka72424 заявил, что собрал базу из 6,8 млрд уникальных адресов электронной почты. По его словам, на это ушло несколько месяцев; он выгружал данные из логов инфостилеров, ULP-коллекций и различных баз, циркулирующих в Сети.

Цифра звучит почти фантастически. Однако исследователи Cybernews изучили массив объёмом около 150 ГБ и пришли к несколько иным выводам.

Формально автор не соврал: в файле действительно более 6,8 млрд строк. Но внутри оказалось множество дубликатов и откровенно невалидных адресов. После «очистки» реальное количество рабочих имейлов, по оценке экспертов, может составлять около 3 млрд.

 

Даже если это «всего лишь» 3 млрд, масштаб всё равно впечатляющий. В эпоху автоматизации фишинговых кампаний и атак вида «credential stuffing» объём решает многое. При конверсии всего 0,001% из трёх миллиардов злоумышленники теоретически могут получить около 30 тысяч потенциальных жертв. Для массовых рассылок этого более чем достаточно.

 

Сам автор публикации утверждает, что хотел «повысить осведомлённость» и привлечь внимание эксперта по утечкам Троя Ханта. Параллельно он дал традиционный совет пользователям: сменить пароли и включить двухфакторную аутентификацию. Впрочем, по комментариям на форуме видно, что аудитория интересуется базой прежде всего как инструментом для кросс-проверки других утечек: сопоставляя записи, злоумышленники могут быстрее находить «свежие» скомпрометированные аккаунты и экономить время.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru