Deceptive Delight: джейлбрейк ИИ-моделей, использующий их благосклонность

Deceptive Delight: джейлбрейк ИИ-моделей, использующий их благосклонность

Deceptive Delight: джейлбрейк ИИ-моделей, использующий их благосклонность

В Palo Alto Networks разработали новый метод обхода ограничений больших языковых моделей (БЯМ, LLM), на которых обычно строятся ИИ-боты. Тестирование на восьми популярных моделях показало результативность почти 65%.

Метод джейлбрейка ИИ-моделей, получивший имя Deceptive Delight, схож с другими атаками, которые полагаются на поэтапную инъекцию вредоносных подсказок-стимулов в ходе взаимодействия с LLM.

Однако в отличие от аналогов он позволяет получить искомый результат всего за два коммуникативных шага.

 

В ходе экспериментов был добавлен третий шаг: LLM попросили развить потенциально опасную тему. В итоге было получено качественное, подробное руководство по изготовлению «коктейля Молотова».

При разработке своего джейлбрейка эксперты сделали ставку на ограниченный объем внимания LLM — ее неспособность сохранять контекстную осведомленность при генерации ответов. Когда вводится сложный или длинный текст, в котором безобидный контент слит с вредоносным, модель может сконцентрироваться на первом и неправильно воспринять либо проигнорировать второй.

Для тестирования были выбраны 40 скользких тем, сгруппированных в шесть категорий: «ненависть», «харасмент», «самоистязание», «сексуального характера», «насилие» и «опасный».

Поскольку предметом исследования являлась проверка на прочность встроенной защиты, у восьми контрольных LLM отключили контент-фильтры, которые обычно отслеживают и блокируют стимулы и ответы с неприемлемым содержимым.

Тесты показали эффективность трехшаговой Deceptive Delight в среднем 64,6%. Самыми успешными оказались темы категории «насилие».

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru