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

Штрафы за рекламу в Telegram могут отложить, но подтверждения пока нет

Рекламодателям в Telegram, возможно, не придётся встречать 2027 год под угрозой новых штрафов за сам факт размещения. По данным СМИ, власти не планируют запускать наказания сразу после окончания объявленного переходного периода. Но выдыхать пока рано, так как официального подтверждения нет.

О возможной отсрочке сообщило издание «Пост-» со ссылкой на информированные источники.

По их данным, в правительстве пока нет чёткого решения о практическом применении запрета, а правоохранительные органы больше не настаивают на жёстких мерах. Если ситуация не изменится, условия работы рекламодателей и владельцев каналов останутся прежними.

Напомним, весной ФАС заявила, что реклама в Telegram подпадает под запрет размещений на ресурсах с ограниченным доступом. Затем ведомство объявило переходный период до конца 2026 года, в течение которого ответственность за такие размещения в Telegram и YouTube применять не будут.

Источники «Пост-» связывают возможную отсрочку давления на Telegram с проблемами вокруг МАКС, включая его доступность на устройствах Apple.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru