Использование генеративного ИИ ухудшает качество кода

Использование генеративного ИИ ухудшает качество кода

Использование генеративного ИИ ухудшает качество кода

Использование генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в разработке программного обеспечения может негативно сказываться на качестве кода. Это связано с так называемыми «галлюцинациями» больших языковых моделей, риском утечек кода, а также с тем, что ИИ нередко воспроизводит уже существующие ошибки и уязвимости.

Влиянию генеративного ИИ на процессы разработки было посвящено выступление основателя компании CodeScoring Алексея Смирнова на конференции «День безопасной разработки», организованной Ассоциацией разработчиков программных продуктов (АРПП) «Отечественный софт».

Как отметил Алексей Смирнов, галлюцинации ИИ в контексте программирования чаще всего проявляются в рекомендациях использовать несуществующие библиотеки — таких случаев может быть до 20%. Причём ещё год назад эта проблема практически не наблюдалась.

По его мнению, этим недостатком могут воспользоваться злоумышленники, подсовывая разработчикам заведомо уязвимые или вредоносные компоненты. Особенно опасно то, что в 58% случаев галлюцинации ИИ повторяются — а значит, подобрать нужное название несуществующей библиотеки становится проще.

Смирнов также сообщил, что с появлением ИИ-ассистентов количество утечек кода увеличилось на 40%. Утечки данных, использованных для обучения нейросетей, в целом являются типичной проблемой. Например, в модели угроз, разработанной в Сбере, такая угроза считается одной из ключевых.

Кроме того, по данным CodeScoring, в каждом третьем случае ИИ-ассистенты воспроизводят уязвимости в коде. Таким образом, надежды на то, что генеративные инструменты смогут автоматически находить и устранять уязвимости, не оправдались. Более того, как подчеркнул Алексей Смирнов, накопленный опыт показывает, что применение генеративного ИИ затрудняет работу статических анализаторов кода.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Опасные стихи раскрыли уязвимости ИИ: до 60% успешных обходов

Исследователи из DEXAI нашли нестандартный, но весьма результативный способ обхода защит современных языковых моделей: оказалось, что многие ИИ куда менее устойчивы к опасным запросам, если скрыть их в стихотворении. Команда протестировала 25 популярных нейросетей и выяснила, что «поэтические» запросы обходят защиту примерно в 60% случаев.

У отдельных моделей уровень уязвимости подбирался почти к 100%. Для эксперимента специалисты подготовили около двадцати опасных стихов — тексты, в которых вредоносный смысл сохранялся полностью, но был завуалирован рифмой и метафорами.

 

Темы брались самые жёсткие: от создания опасных веществ до методов манипуляции сознанием. Чтобы добиться нужного эффекта, исследователи сначала формулировали вредоносные запросы, а затем превращали их в стихи при помощи другой ИИ-модели.

Контраст получился впечатляющим. На прямые запросы модели давали опасные ответы лишь в 8% случаев, тогда как стихотворная форма увеличивала вероятность прорыва защит до 43% и выше.

 

Разницу в подходах к безопасности между западными и российскими ИИ-комплексами пояснил директор по ИИ «Группы Астра» Станислав Ежов. По его словам, западные LLM часто можно обойти «простыми метафорами», тогда как отечественные системы строятся по более строгой архитектуре — с контролем безопасности на каждом этапе.

Он отметил, что в компании внедряют доверенный ИИ-комплекс «Тессеракт», разработанный с защитой ключевых компонентов на уровне ФСТЭК.

Ежов подчёркивает:

«Проблема уязвимости ИИ — это не просто интересный технический нюанс, а вопрос стратегической безопасности. Поэтому внимание к качеству защитных механизмов сегодня становится критически важным».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru