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.

В Kaspersky MDR 3.0 расширили возможности мониторинга и реагирования

«Лаборатория Касперского» обновила сервис Managed Detection and Response до версии 3.0. В новой версии разработчики сделали упор сразу на три направления: усилили интеграцию с другими продуктами компании, расширили применение MDR на встраиваемые системы и доработали инструменты для более удобной работы с инцидентами.

Одно из главных изменений — более плотная связка с другими решениями «Лаборатории Касперского». Теперь Kaspersky MDR 3.0 теснее взаимодействует с Kaspersky Anti Targeted Attack 8.0 и Kaspersky EDR Expert 8.0.

Например, по запросу аналитиков файлы можно передавать автоматически, что помогает быстрее разбирать инциденты. Кроме того, сами инциденты теперь можно экспортировать в Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform 4.0 для дополнительного анализа.

Изменения затронули и контейнерные среды. Kaspersky Endpoint Security для Linux 12.4 начал передавать в MDR более детализированную телеметрию, что должно повысить качество выявления угроз. Также появился более удобный сценарий взаимодействия между Kaspersky EDR Expert и MDR: передать инцидент на разбор аналитикам теперь можно буквально в один клик.

Ещё одно заметное нововведение — расширение MDR на встраиваемые системы. В версии 3.0 появилась поддержка единого MDR-агента для Kaspersky Embedded Systems Security 4.0. Это позволяет подключать к мониторингу безопасности специализированные среды и в целом упрощает работу с такими системами.

Отдельно доработали и пользовательскую часть. В Telegram-уведомлениях об инцидентах теперь доступно больше подробностей, а интерфейс MDR-портала адаптировали под мобильные устройства. Идея простая: чтобы специалисты могли быстрее получить нужную информацию и не были жёстко привязаны к рабочему месту.

Кроме того, в новой версии предусмотрена возможность передавать инциденты команде Kaspersky Incident Response. Это нужно в тех случаях, когда атака оказывается сложной и для её расследования или устранения последствий требуется подключение профильных экспертов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru