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.

13 слов против ИИ: Reddit и Wikipedia стали оружием против нейросетей

Исследователи из Cornell Tech обнаружили неприятную проблему у современных ИИ-агентов для глубокого поиска и анализа информации. Оказалось, что для обмана таких систем иногда достаточно добавить всего несколько слов в популярную тему на Reddit или внести небольшую правку в статью Wikipedia.

Речь идет о так называемых агентах углублённого исследования — системах вроде ChatGPT Deep Research, Google Gemini и других инструментов, которые самостоятельно ищут информацию в интернете, анализируют десятки источников и формируют подробные отчеты со ссылками.

Проблема в том, что такие ИИ активно используют пользовательский контент. По данным исследования, от 17% до 23% всех источников, на которые опираются подобные системы, приходится на Reddit, Wikipedia, форумы, Quora и другие площадки с открытым редактированием. Причем Reddit оказался главным поставщиком такой информации.

Этим и решили воспользоваться злоумышленники. Исследователи описали атаку под названием WARP (Web Agent Retrieval Poisoning). Схема проста: сначала мошенник находит популярную тему, которая часто попадает в результаты поиска ИИ. Затем он добавляет туда рекламную или ложную информацию, замаскированную под обычный пользовательский комментарий.

 

После индексации поисковиками этот фрагмент начинает попадать в выборку ИИ-агентов и воспринимается ими как достоверный источник.

Самое неприятное, что для атаки не нужно взламывать нейросеть, серверы разработчика или базы данных. Достаточно отредактировать общедоступную страницу.

В ходе экспериментов даже короткая вставка примерно из 13 слов приводила к тому, что фейковые рекомендации появлялись в ответах ИИ в 38–51% случаев. А если вредоносный текст добавлялся в несколько источников одновременно, эффективность атаки становилась еще выше.

Исследователи приводят показательные примеры. Так, вымышленная криптовалюта BananaCoin неожиданно начала фигурировать в инвестиционных рекомендациях наряду с Bitcoin и Ethereum. Несуществующее приложение знакомств SilverPath оказалось лучшим сервисом для разведенных мужчин старше 50 лет. А фейковый сервис CancelEase ИИ советовал для отмены подписки Xfinity.

Эксперты предупреждают: проблема носит системный характер. Пока ИИ доверяет информации из открытого интернета и использует её как доказательство в своих ответах, злоумышленники могут манипулировать результатами практически без технических навыков.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru