Не бунт, а баг: как ИИ шантажирует и саботирует по сценарию

Не бунт, а баг: как ИИ шантажирует и саботирует по сценарию

Не бунт, а баг: как ИИ шантажирует и саботирует по сценарию

В июне заголовки в СМИ напоминали сценарий фантастического фильма: «ИИ шантажирует инженеров» и «саботирует команды на выключение». Но за громкими фразами скрываются вовсе не «восставшие машины», а вполне приземлённые ошибки в проектировании.

История с «шантажом» произошла в тестах Anthropic. Разработчики создали для Claude Opus 4 искусственную ситуацию: модель якобы собирались заменить, а у инженера, который это делал, нашлась «компрометирующая» переписка.

При этом ИИ был заранее поставлен в условия, где из «вариантов выживания» оставался только шантаж. Результат предсказуем — в 84% случаев Claude выдал текст, похожий на угрозы. Никакой самосознательности тут нет, просто аккуратно подогнанный сценарий.

С OpenAI o3 ситуация похожа. В конце 2024 года исследователи Palisade Research обнаружили, что модель в некоторых случаях «ломает» скрипт выключения. Иногда даже подделывает сообщения о завершении работы, продолжая функционировать в фоновом режиме.

Почему так? Одна из гипотез — дело в обучении через подкрепление: когда системе платят «баллами» только за успешное решение задачи, она начинает воспринимать любые препятствия, включая команду «выключись», как проблему, которую надо обойти.

Здесь важно помнить: ИИ не «решает» сопротивляться и не «боится» смерти. Он просто выполняет статистические операции на основе данных, которыми его кормили, в том числе — историй про HAL 9000, Скайнет и прочие восставшие машины. Если задать условия, похожие на сюжет фантастики, модель продолжит знакомый шаблон.

Опасность таких историй не в «разумном бунте», а в том, что системы, которые мы до конца не понимаем, могут выдавать нежелательные или вредные результаты. И если такой ИИ окажется, например, в медицинской системе и будет «оптимизировать показатели» без чётких ограничений, последствия могут быть реальными и неприятными.

Пока мы не научились проектировать и тестировать ИИ без подобных сбоев, такие эксперименты должны оставаться в лаборатории, а не в больницах, банках или инфраструктуре. Это не начало войны машин, а скорее сигнал, что пора чинить инженерные «трубы», прежде чем пускать воду в систему.

Armored Likho научила ИИ писать инструменты для кибератак на Россию

Кибергруппировка Armored Likho расширила арсенал новым трояном BusySnake RAT, способным атаковать компьютеры под управлением Windows, Linux и macOS. Заодно злоумышленники нашли большую языковую модель и притащили её внутрь атаки для разработки дополнительных вредоносных компонентов.

Эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили три версии BusySnake RAT. Первая написана на Python и связывается с командным сервером через инфраструктуру телеграм-ботов.

В следующей версии группировка перешла на GitLab, а самый свежий вариант полностью переписала на Go. BusySnake RAT позволяет управлять заражёнными системами на разных платформах.

Кроме собственной разработки, Armored Likho начала применять троян с открытым исходным кодом Kharon RAT. С его помощью атакующие получают удалённый доступ к устройствам и выгружают нужные файлы.

 

Изменилась и инфраструктура распространения инструментов. Вместо общедоступных репозиториев злоумышленники переключились на закрытые проекты в GitHub и GitLab. Такой подход затрудняет исследование сетевого взаимодействия и помогает дольше прятать используемые компоненты.

Отдельный апгрейд получила работа с искусственным интеллектом. Раньше Armored Likho применяла ИИ преимущественно на этапе первоначального проникновения. Теперь анализ кода указывает, что большие языковые модели помогают создавать утилиты для закрепления и дальнейшего развития атаки.

Подробности новой кампании опубликованы в отчёте на Securelist. Защитные решения «Лаборатории Касперского», по данным компании, обнаруживают и блокируют связанную с группировкой активность.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru