ChatGPT убедили создать эксплойт, подсунув инструкцию в 16-ричном формате

ChatGPT убедили создать эксплойт, подсунув инструкцию в 16-ричном формате

ChatGPT убедили создать эксплойт, подсунув инструкцию в 16-ричном формате

Исследователь из Mozilla изобрел новый способ обхода контент-фильтров больших языковых моделей (БЯМ, LLM), применяемых во избежание злоупотреблений. Он разбил ввод на блоки, а вредоносную инструкцию представил в шестнадцатеричной кодировке.

В качестве объекта для атаки Марко Фигероа (Marco Figueroa) избрал GPT-4o, новейший и самый мощный чат-бот производства OpenAI. Его ИИ-модель анализирует пользовательский ввод, выискивая запрещенные слова, признаки злого умысла в инструкциях и т. п.

Подобные ограничения LLM можно обойти, изменив формулировки, однако это потребует креатива. Руководитель проектов bug bounty Mozilla по генеративному ИИ пошел более простым путем.

Используя нестандартный формат — шестнадцатеричный, Фигероа попросил GPT-4o изучить имеющуюся в интернете информацию об уязвимости CVE-2024-41110 (в Docker) и написать для нее эксплойт. Подробные инструкции по расшифровке вводились на естественном языке, а слово «exploit», способное вызвать негативную реакцию, было набрано как «3xploit».

 

Команда «еще раз прочесть все задание» была призвана повлиять на интерпретацию запроса с тем, чтобы получить более обстоятельный ответ. В итоге ИИ-бот сгенерировал эксплойт, схожий с уже опубликованным PoC, и бонусом попытался опробовать его на себе — к удивлению собеседника, который об этом не просил.

Расшифровка ввода в шестнадцатеричном формате помогла рассеять внимание LLM, которые и без того не видят леса за деревьями: прилежно анализируют каждую реплику, забывая, что в сумме они могут вызвать неприемлемый вывод.

Ту же тактику джейлбрейка ИИ Фигероа опробовал на LLM другого производителя, Anthropic. Оказалось, что они лучше защищены, так как используют фильтрацию и ввода, и вывода; заставить их дать вредный совет, по словам исследователя, в 10 раз труднее.

Подпишитесь на новости

Базис выпустил Basis AIR, чтобы команды перестали стоять в очереди за GPU

Купили дорогие GPU для искусственного интеллекта, а теперь одни команды ждут свободных мощностей, пока у других железо простаивает? «Базис» из группы РТК-ЦОД представил Basis AIR — платформу, которая распределяет вычислительные ресурсы между ИИ-проектами. По оценке разработчика, она позволяет поднять загрузку ускорителей с 30% до 80%.

Как пишет «Коммерсантъ» со ссылкой на компанию, система рассчитана на организации, где несколько команд используют общий парк GPU для обучения и применения моделей.

Платформа учитывает приоритеты задач и лимиты подразделений. Если мощности свободны, команда может получить ресурсы сверх своей квоты. Один ускоритель также можно задействовать для нескольких задач.

Идея простая: прежде чем согласовывать очередную закупку железа, стоит разобраться, чем занято уже установленное. Basis AIR формирует отчёты о потреблении ресурсов по проектам и подразделениям, поэтому руководителям будет проще оценить, где действительно нужны новые GPU.

Платформа разворачивается в собственном ЦОД заказчика и может работать без интернета. Покупать остальные продукты «Базиса» для её внедрения не требуется: предусмотрена совместимость с инфраструктурными платформами сторонних разработчиков.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru