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.

УБК МВД предупредило о фишинге под видом оплаты проезда на платных трассах

Управление по организации борьбы с противоправным использованием инфокоммуникационных технологий МВД России (УБК МВД) предупредило о массовых фишинговых атаках, связанных с оплатой проезда по платным дорогам.

Как сообщил официальный телеграм-канал профильного главка МВД «Вестник киберполиции России», фишинг под видом оплаты платных дорог стал одним из наиболее распространённых сценариев атак. В частности, в зоне риска оказался Московский скоростной диаметр (МСД).

«Злоумышленники создают сайты, визуально почти неотличимые от официальных, которые индексируются в поисковых системах. После ввода реквизитов банковской карты и суммы платежа деньги списываются, однако проезд так и остаётся неоплаченным. Полученные данные карт впоследствии используются мошенниками в личных целях», — говорится в сообщении УБК МВД.

За последний месяц было заблокировано более 10 фишинговых ресурсов, внешне практически не отличимых от настоящих (например, с адресами вроде msd-avtodor-tr, msdmoss). Максимальный зафиксированный ущерб для одного пользователя составил 22 тысячи рублей.

УБК МВД рекомендует не игнорировать предупреждения браузеров и защитных систем о фишинговых сайтах. Безопасную оплату проезда следует осуществлять через портал Госуслуг, приложение «Парковки России» или официальные банковские приложения.

Фишинг остаётся одной из основных киберугроз последних лет — как для частных пользователей, так и для бизнеса. Особенно опасными становятся фишинговые атаки с применением генеративного искусственного интеллекта: по своей эффективности они всё больше приближаются к целевым атакам.

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