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.

Доставка под надзором: Москва запустила цифровой контроль за курьерами

В Москве заработали новые правила цифрового контроля за курьерами. Как сообщили в столичном департаменте транспорта, теперь данные будут собираться не только по курьерским службам, но и по каждому доставщику отдельно.

Перед сменой курьеры должны проходить верификацию документов и ежедневный фотоконтроль. Это нужно, чтобы в системе было понятно, кто именно вышел на линию и кто отвечает за нарушения на дороге.

Отдельный блок касается скорости. Для СИМ, велосипедов и мопедов вводится автоматическое ограничение до 25 км/ч. За это будут отвечать IoT-модули. В дептрансе сообщили «Интерфаксу», что проигнорировать медленную зону технически не получится, поскольку скорость будет регулироваться автоматически.

База данных будет обновляться в режиме реального времени. Это позволит быстрее назначать штрафы или блокировать аккаунты нарушителей.

По данным властей, каждый день курьеры в Москве доставляют более 700 тыс. заказов. В дептрансе считают, что новые меры должны повысить безопасность на дорогах и сделать работу доставщиков более прозрачной.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru