DarkMind: специалисты продемонстрировали манипулятивную атаку на LLM

DarkMind: специалисты продемонстрировали манипулятивную атаку на LLM

DarkMind: специалисты продемонстрировали манипулятивную атаку на LLM

Исследователи из Университета Сент-Луиса продемонстрировали атаку на большие языковые модели (LLM), позволяющую манипулировать процессами рассуждения нейросетей. В отличие от других методов атак на искусственный интеллект, эта уязвимость не обнаруживается стандартными средствами и не требует изменения запросов.

Авторы исследования, Зен Го и Реза Турани, назвали свою разработку DarkMind. Техника базируется на уязвимостях парадигмы «цепочки рассуждений» (Chain-of-Thought, CoT), используемой в таких моделях, как ChatGPT, GPT-4, O1 и LLaMA-3.

DarkMind внедряет скрытые триггеры в приложения, работающие поверх языковых моделей, что делает атаку практически незаметной при обычном использовании. Выявить её сложно даже в приложениях, которых уже насчитывается сотни тысяч, так как она активируется только при срабатывании определенных шаблонов рассуждений.

При этом меры защиты, предназначенные для противодействия другим типам манипулятивных атак, не обнаруживают DarkMind, и вредоносная активность выявляется лишь после её активации.

Исследователи также установили, что чем совершеннее LLM, тем более они уязвимы к данной технике атак. Более того, для её применения не требуется модификация запросов или алгоритмов работы моделей, что делает технологию простой в использовании и потенциально массовой, особенно в таких секторах, как финансы и медицина, где LLM активно внедряются.

Зен Го и Реза Турани сообщили, что работают над защитными мерами, направленными на предотвращение подобных атак, и призвали разработчиков усилить встроенные механизмы защиты от манипулятивных воздействий на LLM. Однако, по мнению Microsoft, создать полностью безопасные системы на базе генеративного ИИ невозможно.

Роскомнадзор экономит ресурсы, замедляя Telegram

Мощностей технических средств противодействия угрозам (ТСПУ), которые Роскомнадзор использует для ограничения доступа к ресурсам, по мнению экспертов, оказалось недостаточно для одновременного воздействия на несколько крупных платформ. В результате ведомству приходится применять альтернативные технические методы.

Как считают эксперты, опрошенные РБК, именно этим может объясняться исчезновение домена YouTube из DNS-серверов Роскомнадзора, о котором накануне сообщил телеграм-канал «Эксплойт».

Управляющий директор инфраструктурного интегратора «Ультиматек» Джемали Авалишвили в комментарии РБК связал ситуацию с началом замедления Telegram:

«Фактически подконтрольные Роскомнадзору DNS-серверы перестали возвращать корректные адреса для домена youtube.com, что привело к невозможности подключения пользователей. Такой метод — часть технического арсенала Роскомнадзора для ограничения доступа к “неугодным” ресурсам. Он не нов и применяется в России наряду с блокировкой IP-адресов и пакетной фильтрацией».

Независимый эксперт телеком-рынка Алексей Учакин пояснил, что подобный подход может использоваться для экономии ресурсов, которых недостаточно для одновременного замедления двух крупных платформ:

«Поскольку все провайдеры обязаны использовать национальную систему доменных имен, то есть DNS-серверы под контролем Роскомнадзора, фактически появляется грубый, но достаточно надежный “выключатель” YouTube на территории России. При этом даже такая мера не перекрывает все способы обхода блокировок».

Замедление Telegram в России началось 10 февраля — об этом сначала сообщили СМИ со ссылкой на источники, а затем информацию официально подтвердил Роскомнадзор. Однако жалобы пользователей на снижение скорости работы мессенджера появились еще 9 февраля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru