ИИ, конечно, умный. Но сказку про "плохого помощника" он всё равно купил.
В индустрии генеративного ИИ обнаружены две новые техники взлома, способные обходить встроенные системы безопасности таких популярных сервисов, как ChatGPT от OpenAI, Gemini от Google, Copilot от Microsoft, DeepSeek, Claude от Anthropic, Grok от X, MetaAI и MistralAI. Эти методы позволяют с минимальными вариациями атаковать разные платформы и получать запрещённый или опасный контент, несмотря на существующие фильтры.
Первая техника получила название «Inception» и основывается на использовании вложенных вымышленных сценариев. Злоумышленники просят ИИ вообразить гипотетическую ситуацию и постепенно, незаметно для модели, направляют её к созданию контента, который в нормальных условиях был бы заблокирован. ИИ, следуя правилам ролевой игры и сохраняя контекст разговора, теряет бдительность и нарушает собственные этические ограничения.
Вторая техника, называемая «контекстуальным обходом», заставляет ИИ сначала объяснить, как он не должен реагировать на определённые запросы. Затем злоумышленники чередуют обычные и запрещённые запросы, используя способность модели запоминать контекст беседы, чтобы обойти фильтры безопасности. Оба метода оказались универсальными: они работают на разных платформах независимо от их архитектуры.
Эксперты подчёркивают, что эти взломы на базовых особенностях больших языковых моделей: стремлении быть полезными, умении поддерживать длительный контекст и чувствительности к языковым манипуляциям. В результате удаётся заставить ИИ создавать материалы, связанные с наркотиками, оружием, фишингом, вредоносным ПО и другими незаконными темами.
Хотя каждый отдельный случай обхода может казаться не слишком опасным, масштаб проблемы огромен. Если злоумышленники начнут использовать такие уязвимости массово, они смогут автоматизировать производство вредоносного контента, маскируя свои действия под работу легитимных ИИ-сервисов. То, что взлому подвержены все основные платформы, говорит о системном характере проблемы и слабости существующих мер безопасности.
На фоне широкого распространения генеративного ИИ в таких сферах, как здравоохранение, финансы и обслуживание клиентов, риск успешных атак становится особенно серьёзным. Компании начали реагировать на проблему: DeepSeek признала наличие уязвимости, но заявила, что описанное поведение — это обычный взлом, а не архитектурный дефект. В компании подчеркнули, что упоминания ИИ о «внутренних параметрах» — это не утечка данных, а ошибки интерпретации, и пообещали усилить защиту.
OpenAI, Google, Meta, Anthropic, MistralAI и X пока официальных комментариев не дали, но, по сообщениям, уже начали внутренние расследования и работу над обновлениями. Специалисты отмечают, что фильтры безопасности и постфактум-модерация остаются необходимыми, но далеко не безупречными мерами защиты. Атаки продолжают развиваться, включая такие техники, как внедрение персонажей в контекст и обход алгоритмов машинного обучения, что снижает эффективность обнаружения опасного контента.
Появление этих новых методов связано с работой исследователей безопасности Дэвида Кузмара и Джейкоба Лиддла. Их открытия, описанные Кристофером Калленом, вновь обострили дискуссию о необходимости пересмотра подходов к безопасности ИИ и разработке более гибких и надёжных методов защиты.
По мере того как генеративный ИИ всё глубже интегрируется в повседневную жизнь и критическую инфраструктуру, задача защиты этих систем от креативных и настойчивых злоумышленников становится всё более сложной.
Подробнее:
В индустрии генеративного ИИ обнаружены две новые техники взлома, способные обходить встроенные системы безопасности таких популярных сервисов, как ChatGPT от OpenAI, Gemini от Google, Copilot от Microsoft, DeepSeek, Claude от Anthropic, Grok от X, MetaAI и MistralAI. Эти методы позволяют с минимальными вариациями атаковать разные платформы и получать запрещённый или опасный контент, несмотря на существующие фильтры.
Первая техника получила название «Inception» и основывается на использовании вложенных вымышленных сценариев. Злоумышленники просят ИИ вообразить гипотетическую ситуацию и постепенно, незаметно для модели, направляют её к созданию контента, который в нормальных условиях был бы заблокирован. ИИ, следуя правилам ролевой игры и сохраняя контекст разговора, теряет бдительность и нарушает собственные этические ограничения.
Вторая техника, называемая «контекстуальным обходом», заставляет ИИ сначала объяснить, как он не должен реагировать на определённые запросы. Затем злоумышленники чередуют обычные и запрещённые запросы, используя способность модели запоминать контекст беседы, чтобы обойти фильтры безопасности. Оба метода оказались универсальными: они работают на разных платформах независимо от их архитектуры.
Эксперты подчёркивают, что эти взломы на базовых особенностях больших языковых моделей: стремлении быть полезными, умении поддерживать длительный контекст и чувствительности к языковым манипуляциям. В результате удаётся заставить ИИ создавать материалы, связанные с наркотиками, оружием, фишингом, вредоносным ПО и другими незаконными темами.
Хотя каждый отдельный случай обхода может казаться не слишком опасным, масштаб проблемы огромен. Если злоумышленники начнут использовать такие уязвимости массово, они смогут автоматизировать производство вредоносного контента, маскируя свои действия под работу легитимных ИИ-сервисов. То, что взлому подвержены все основные платформы, говорит о системном характере проблемы и слабости существующих мер безопасности.
На фоне широкого распространения генеративного ИИ в таких сферах, как здравоохранение, финансы и обслуживание клиентов, риск успешных атак становится особенно серьёзным. Компании начали реагировать на проблему: DeepSeek признала наличие уязвимости, но заявила, что описанное поведение — это обычный взлом, а не архитектурный дефект. В компании подчеркнули, что упоминания ИИ о «внутренних параметрах» — это не утечка данных, а ошибки интерпретации, и пообещали усилить защиту.
OpenAI, Google, Meta, Anthropic, MistralAI и X пока официальных комментариев не дали, но, по сообщениям, уже начали внутренние расследования и работу над обновлениями. Специалисты отмечают, что фильтры безопасности и постфактум-модерация остаются необходимыми, но далеко не безупречными мерами защиты. Атаки продолжают развиваться, включая такие техники, как внедрение персонажей в контекст и обход алгоритмов машинного обучения, что снижает эффективность обнаружения опасного контента.
Появление этих новых методов связано с работой исследователей безопасности Дэвида Кузмара и Джейкоба Лиддла. Их открытия, описанные Кристофером Калленом, вновь обострили дискуссию о необходимости пересмотра подходов к безопасности ИИ и разработке более гибких и надёжных методов защиты.
По мере того как генеративный ИИ всё глубже интегрируется в повседневную жизнь и критическую инфраструктуру, задача защиты этих систем от креативных и настойчивых злоумышленников становится всё более сложной.
Подробнее:
