Новый вектор кражи данных: скрытые инструкции в изображениях для ИИ

Новый вектор кражи данных: скрытые инструкции в изображениях для ИИ

Новый вектор кражи данных: скрытые инструкции в изображениях для ИИ

Исследователи из компании Trail of Bits придумали новый способ атаки на ИИ-системы — через изображения с «невидимыми» инструкциями. Метод позволяет красть пользовательские данные, подсовывая скрытые промпты в картинки, которые потом обрабатываются моделью.

Фокус в том, что изображение изначально создаётся в полном разрешении и выглядит абсолютно нормально для человеческого глаза.

Но когда ИИ-система автоматически снижает качество картинки — например, чтобы сэкономить ресурсы, — в ней проявляются скрытые паттерны. Всё дело в том, что алгоритмы ресемплинга (nearest neighbor, bilinear или bicubic) создают артефакты, и на их фоне может «всплыть» спрятанный текст.

Так, в примере от Trail of Bits при использовании bicubic-декодирования тёмные зоны на картинке превращались в красные, а внутри появлялась чёткая чёрная надпись. ИИ воспринимал её как часть пользовательских инструкций и выполнял. Снаружи казалось, что всё работает как обычно, но фактически модель выполняла скрытые команды, что может привести к утечке данных.

 

На практике исследователи показали, что с помощью такого подхода удалось через Gemini CLI вытянуть данные из Google Calendar и переслать их на произвольный адрес — при этом инструмент Zapier MCP автоматически подтвердил операцию из-за настроек «trust=True».

Атака, по словам авторов, универсальна и требует лишь подстройки под конкретный алгоритм уменьшения изображения. Trail of Bits протестировала её на ряде систем:

  • Google Gemini CLI,
  • Vertex AI Studio,
  • веб-интерфейс Gemini,
  • Gemini API через llm CLI,
  • Google Assistant на Android,
  • Genspark.

Чтобы доказать работоспособность метода, исследователи даже выложили в открытый доступ свой инструмент Anamorpher (пока в бета-версии), который генерирует такие «аноморфные» изображения.

Что советуют в качестве защиты? Во-первых, ограничивать размеры картинок при загрузке. Во-вторых, если ресемплинг всё же нужен — показывать пользователю, какой именно вариант изображения попадёт в LLM. И, конечно, запрашивать подтверждение для любых чувствительных действий, если в картинке вдруг обнаружен текст. Но главное, подчеркивают в Trail of Bits, — это внедрение более надёжных архитектурных подходов, которые смогут противостоять не только мультимодальным, но и любым другим атакам через инъекции промптов.

Подпишитесь на новости

Зоопарк остаётся: 54% зрителей AM Live управляют ИТ лишь частично

Разные производители, одна система управления — звучит удобно, но пока встречается редко. В голосовании зрителей AM Live лишь 3% выбрали такой вариант для своей компании. У 54% управление разнородной инфраструктурой объединено только частично.

Результаты обсудили в эфире «ИТ-экосистемы: удобство, экономия или зависимость?».

Ещё 23% участников сообщили об отдельных платформах с собственным управлением, 16% — о единой экосистеме одного производителя.

Интерес к единым платформам зрители объяснили прежде всего потребностью в автоматизации и централизованном управлении — 78%. Ещё 64% назвали необходимость сокращать затраты на ИТ, 61% — проблемы с совместимостью и обновлениями, 53% — дефицит специалистов для поддержки разных систем.

Сергей Рычихин назвал наиболее распространённую ситуацию зоопарком, с которым можно жить.

Главным критерием при развитии инфраструктуры 72% зрителей назвали совместимость с существующими системами, 63% — единое управление и автоматизацию, 58% — надёжность и совместимость обновлений.

При этом собрать продукты под одним логотипом недостаточно. Александр Гавриленко выделил признаки экосистемы: технологическую стыковку, единообразный пользовательский опыт, понятное масштабирование и единое окно поддержки.

Обратная сторона удобства — зависимость от поставщика. Рычихин рекомендовал подробно закреплять в договоре требования к интеграции и условия выхода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru