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.

Суд запретил материалы ЯПлакалъ, но РКН не нашёл, что именно блокировать

Три юмористических сайта, материалы которых запретил суд, не попали в реестр заблокированных ресурсов из-за отсутствия в судебном решении конкретного перечня запрещённых материалов и их адресов.

Роскомнадзор не нашёл в документе указаний на страницы с контентом, признанным «унижающим человеческое достоинство, а также направленным на дискриминацию и оскорбление лиц по признакам национальной и расовой принадлежности».

Чертановский суд Москвы вынес решение о запрете материалов, размещённых на трёх ресурсах юмористической направленности.

Среди них оказался один из старейших развлекательных порталов «ЯПлакалъ», одна из известных площадок для распространения фотожаб и демотиваторов, а также сайты «Анекдотов стрит» и «Анекдото.net». Истцом по делу выступала прокуратура.

Как указано в решении суда, запрету подлежат «материалы (юмористический контент в текстовом формате), содержащие высказывания, которые можно квалифицировать как унижающие человеческое достоинство, а также направленные на дискриминацию и оскорбление лиц по признакам национальной и расовой принадлежности». При этом доступ к таким материалам является открытым.

Однако «ЯПлакалъ» и «Анекдотов стрит» продолжают открываться. Эти ресурсы также не внесены в реестр запрещённых сайтов, который ведёт Роскомнадзор.

Как сообщили в пресс-службе регулятора в ответ на запрос ТАСС, решение суда поступило в ведомство 6 мая. Однако в нём не указаны конкретные материалы, которых касается запрет.

«В решении не указаны конкретные материалы, которые признаются запрещёнными, а также конкретные указатели страниц сайтов, на которых они размещены, в связи с чем ведомство направит в суд запрос для уточнения конкретных страниц с запрещённой информацией», — заявили в Роскомнадзоре.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru