Red Teaming в применении к ИИ требует переосмысления

Red Teaming в применении к ИИ требует переосмысления

Red Teaming в применении к ИИ требует переосмысления

Учения Generative Red Team, проведенные в рамках DEF CON 32, показали, что подобный способ оценки защищенности ИИ не дает адекватной картины. Эксперты предлагают создать систему, подобную CVE и учитывающую целевое назначение объектов анализа.

В мероприятии приняли участие (PDF) около 500 добровольцев с разным опытом аудита больших языковых моделей (БЯМ, LLM). В 48 случаях за выявленные недочеты были выплачены премии — суммарно $7850.

Тем не менее организаторы пришли к выводу, что метод Red Teaming в применении к ИИ необходимо усовершенствовать. Большой проблемой оказалось фрагментарность документации по LLM, которые к тому же разнятся по предусмотренному применению.

Без учета назначения ИИ-модели и сообразных встроенных ограничений результаты таких проверок на прочность могут ввести в заблуждение. Более того, отсутствие единых критериев оценки может привести к противоречивым заключениям.

Бурный рост и развитие ИИ-технологий создали новые риски, однако ни у кого пока нет четкого представления о том, как тестировать такие продукты и выстраивать их защиту.

Обеспечение безопасности LLM, по словам экспертов, — нескончаемый процесс. Умные помощники могут ошибаться, им свойственны галлюцинации, предвзятость (из-за неправильного обучения), уязвимость к инъекции стимула. Подобные системы бесперспективно защищать от взлома, однако его можно сделать более затратным, а последствия — краткосрочными.

Организаторы Generative Red Team призывают ИИ- и ИБ-сообщества совместными усилиями решить настоятельные проблемы. В противном случае техническая революция приведет к появлению ИИ-инструментов, на которые невозможно положиться; живой пример тому — скороспелка DeepSeek.

Google упростила удаление личных данных и интимных фото из поиска

В интернете всегда найдётся кто-то, кто хочет узнать о вас больше, чем следовало бы. К счастью, у Google есть инструменты, которые помогают убрать лишнее из поисковой выдачи. Компания обновила сервис Results About You, который ищет и помогает удалить из выдачи страницы с вашими персональными данными.

Теперь инструмент умеет находить не только адреса и телефоны, но и номера документов, включая паспорт, водительские права и даже номер социального страхования (для США).

Чтобы система знала, что искать, пользователю нужно заранее добавить часть этих данных в настройках. Для водительских прав требуется полный номер, а для паспорта или SSN — только последние четыре цифры. После этого Google будет периодически сканировать выдачу и присылать уведомления, если найдёт совпадения.

Важно понимать: контент не исчезает из Сети полностью, но перестаёт отображаться в поиске Google, что для большинства пользователей уже существенно снижает риски.

Обновление коснулось и инструмента для удаления интимных изображений, опубликованных без согласия человека. Речь идёт как о реальных фото, так и о дипфейках и других сгенерированных ИИ материалах.

Теперь пожаловаться на такие изображения стало проще: достаточно нажать на три точки рядом с картинкой в поиске, выбрать «Удалить результат» и указать, что это интимное изображение. Google уточнит, настоящее это фото или дипфейк, а затем запустит проверку.

Кроме того, теперь можно добавлять сразу несколько изображений в одну заявку, что особенно актуально в эпоху, когда генеративный ИИ позволяют создавать подобный контент буквально за минуты.

Google также добавила возможность мониторинга: если функция включена, система будет автоматически отслеживать появление новых подобных изображений и предупреждать пользователя.

Поиск по ID уже доступен в Results About You. Обновлённый инструмент для удаления интимного контента начнёт появляться в ближайшие дни и будет постепенно распространяться на разные страны.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru