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

Баллы Плюса выпустили за пределы Яндекса, но сумму выберут за вас

Баллы Яндекс Плюса теперь можно тратить не только внутри экосистемы, их принимают магазины, кафе, аптеки и другие партнёры Яндекс Пэй. Возможность доступна более чем у 10 тысяч партнёров. Бонусам разрешили выйти в город, правда, маршрут и правила по-прежнему задаёт Яндекс.

Новую функцию проверила редакция «Код.ру». Для списания нужна действующая подписка Яндекс Плюс.

При покупке на сайте или в приложении необходимо выбрать Яндекс Пэй и включить переключатель «Списать баллы». В обычном магазине — отсканировать QR-код на кассе или показать код в приложении партнёра.

Есть нюанс: самостоятельно указать, сколько баллов потратить, нельзя. Сумму определяет система, а остаток оплачивается картой через Яндекс Пэй.

За одну покупку можно либо потратить баллы, либо получить их кешбэком. Одновременно провернуть оба действия не получится. Зато списание баллов Плюса разрешено совмещать с бонусами самого магазина.

По данным издания, список партнёров планируют расширять, причём в него входят и небольшие магазины. Для подписчиков это больше вариантов потратить накопленное. Для Яндекса — ещё один повод проводить оплату через Пэй.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru