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.

В KUMA 4.0 появился ИИ для выявления атак с подменой DLL-библиотек

«Лаборатория Касперского» выпустила обновлённую версию своей SIEM-системы KUMA — теперь в ней появился модуль с элементами искусственного интеллекта, который помогает выявлять атаки с подменой библиотек (DLL hijacking). Это один из способов обойти защиту, при котором злоумышленники подсовывают вредоносную библиотеку вместо легитимной.

В KUMA добавили ИИ-механизм, который отслеживает загружаемые библиотеки и отмечает подозрительные случаи.

Такие события можно использовать для построения инцидентов и дальнейшего расследования. Чтобы задействовать новые возможности, нужно подключить специальное правило обогащения типа DLLHijacking, а также обеспечить доступ в интернет.

Ещё одно обновление касается интеграции с системой внешней киберразведки Kaspersky Digital Footprint Intelligence. Это позволяет KUMA автоматически реагировать, например, на утечки паролей или учётных данных — для таких случаев теперь создаются алерты, которые можно исследовать внутри самой SIEM.

Также переработана функциональность панелей мониторинга и отчётности. Теперь их можно переносить между разными установками системы и получать обновления. Добавлены новые визуальные виджеты — можно строить тренды, комбинировать графики, отображать связи между событиями и прочее.

Для помощи аналитикам в системе работает ИИ-ассистент на базе GigaChat 2.0 — он помогает обрабатывать события и расследовать инциденты быстрее. Как говорят разработчики, такие улучшения должны снизить нагрузку на команды ИБ и помочь им сосредоточиться на действительно сложных инцидентах.

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