Microsoft: системы на базе ИИ никогда не станут абсолютно безопасными

Microsoft: системы на базе ИИ никогда не станут абсолютно безопасными

Microsoft: системы на базе ИИ никогда не станут абсолютно безопасными

Команда Microsoft AI Red Team (AIRT) подытожила свой опыт тестирования 100 продуктов, созданных в компании на основе генеративного ИИ, и пришла к выводу, что обеспечение безопасности таких систем — нескончаемый процесс.

Из-за фундаментальных ограничений ИИ-моделей угрозы вроде инъекции стимула и джейлбрейка в этой сфере неистребимы.

Однако такие атаки можно сделать более затратными — как и в случае с другими ИТ-рисками, которые удается снизить, применяя, к примеру, тактику эшелонированной защиты (defense-in-depth) или следуя принципам конструктивной безопасности (security-by-design).

Делясь опытом, в Red Team также отметили (PDF), что для выстраивания защиты ИИ-системы важно понимать ее возможности и учитывать сферу применения. Так, большие языковые модели (БЯМ, LLM) склонны слепо следовать инструкциям пользователя, и их легко обмануть, спрятав вредоносный контент в большом объеме безобидного текста при вводе.

Также атака на ИИ-помощника по литературному творчеству вряд ли приведет к серьезным последствиям, а в случае с LLM, предназначенной для анализа историй болезни, может нанести вред здоровью пациентов и поставить крест на репутации медучреждения.

Чтобы заставить LLM выдать вредный совет, необязательно проводить градиентные состязательные атаки. Тот же эффект можно получить более дешевым способом, манипулируя интерфейсом либо введя в заблуждение модель языка и технического зрения.

 

Еще одно важное наблюдение, которым поделились специалисты: использование ИИ увеличивает существующие риски и создает новые.

Напомним, вопросы использования ИИ недавно обсуждались в ходе Открытой конференции Института системного программирования РАН им. В. П. Иванникова. Участники пленарной дискуссии сошлись во мнении, что внедрение ИИ-технологий тормозят проблемы доверия и безопасности таких сервисов.

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