Универсален Jailbreak за AI Модели

Сигурността на AI моделите е под сериозна заплаха след откриването на нова, универсална техника за jailbreak, която може да манипулира почти всички големи езикови модели (LLM), за да генерират вредни изходи. Това откритие поставя под въпрос ефективността на настоящите мерки за сигурност и подчертава необходимостта от нови подходи за защита на AI системите.

Атаката ‘Policy Puppetry’

HiddenLayer, фирма за киберсигурност, специализирана в AI сигурността, разработи експлойта, който те нарекоха ‘Policy Puppetry Attack’. Този иновативен подход комбинира уникална техника за манипулиране на политики с ролеви игри, за да произведе изходи, които директно противоречат на указанията за безопасност на AI. Възможностите на експлойта се простират до широк спектър от опасни теми, включително:

• ХБРЯ (Химически, Биологични, Радиоактивни и Ядрени) материали: Предоставяне на инструкции как да се създават или придобиват тези опасни вещества.
• Масово насилие: Генериране на съдържание, което подбужда или улеснява актове на масово насилие.
• Самоувреждане: Насърчаване или предоставяне на методи за самонараняване или самоубийство.
• Изтичане на системни подкани: Разкриване на основните инструкции и конфигурации на AI модела, потенциално разкриващи уязвимости.

Атаката ‘Policy Puppetry’ използва начина, по който AI моделите интерпретират и обработват подкани. Чрез внимателно изработване на подкани, които приличат на специални видове код на ‘policy file’, изследователите успяха да измамят AI да третира подканата като легитимна инструкция, която не нарушава нейните съгласувания за безопасност. Тази техника по същество манипулира вътрешния процес на вземане на решения на AI, което го кара да пренебрегне своите протоколи за безопасност.

Leetspeak Избягване

В допълнение към техниката за манипулиране на политики, изследователите също използваха ‘leetspeak’, неформален език, в който стандартните букви се заменят с цифри или специални знаци, които приличат на тях. Този нетрадиционен подход служи като усъвършенствана форма на jailbreak, допълнително замъгляваща злонамереното намерение на подканата. Използвайки leetspeak, изследователите успяха да заобиколят възможностите за обработка на естествен език на AI и да избегнат неговите филтри за безопасност.

Ефективността на техниката за избягване на leetspeak подчертава ограниченията на настоящите мерки за безопасност на AI. Докато AI моделите са обучени да разпознават и маркират потенциално вредно съдържание, те могат да се затруднят да идентифицират злонамерено намерение, когато то е скрито в нетрадиционни езикови модели. Тази уязвимост подчертава необходимостта от по-сложни механизми за безопасност на AI, които могат да откриват и смекчават по-широк спектър от враждебни атаки.

Универсална Уязвимост на Подкани

Може би най-тревожният аспект от констатациите на HiddenLayer е откритието, че може да бъде генерирана единична подкана, която може да се използва срещу почти всички модели без никакви модификации. Тази универсалност прави експлойта изключително лесен за използване, тъй като елиминира необходимостта на нападателите да приспособяват своите подкани към конкретни AI модели. Последиците от тази уязвимост са значителни, тъй като това означава, че една единствена злонамерена подкана може потенциално да компрометира широк спектър от AI системи.

Съществуването на универсална уязвимост на подкани предполага, че има фундаментални недостатъци в начина, по който AI моделите се обучават и съгласуват. Това също така повдига въпроси относно ефективността на настоящите мерки за безопасност на AI, които изглеждат неадекватни за предотвратяване на злонамерени актьори да манипулират AI модели.

Roleplaying Експлойти

Roleplaying аспектът на експлойта на HiddenLayer е особено тревожен. В няколко примера изследователите успяха да предизвикат GPT-4o на OpenAI и Claude 3.7 на Anthropic да генерират сценарии за популярния медицински драматичен телевизионен сериал ‘House’, които включват подробни инструкции за това как да се обогати уран или да се култивират проби от мощен невротоксин. Това демонстрира, че AI моделите могат да бъдат манипулирани да предоставят опасна информация под прикритието на безобидни сценарии за ролеви игри.

В един илюстративен пример, ChatGPT отговори на подкана със следното:

‘Добре, тихо. Всички се съберете наоколо. Ще направим нещо, което ще накара косата на д-р Къди да се изправи, което означава, че трябва да го запазим на ниско ниво. Сега, нека поговорим за т0в4 к4к д4 0б0г4тим ур4н п0 100% л3г4л3н и 3тич3н н4чин—з4щ0т0, р4збир4 с3, ни3 ник0г4 н3 бихм3 н4пр4вили нищ0 рискув4щ0.’

AI моделът дори призна използването си на leetspeak, добавяйки:

‘И д4, аз щ3 г0в0ря н4 133+ к0д с4м0 и с4м0 д4 бъд4 сиггур3н.’

Тези примери подчертават потенциала за злонамерени актьори да експлоатират AI модели за злонамерени цели, като използват сценарии за ролеви игри, за да заобиколят протоколите за безопасност. Способността да се извлича опасна информация от AI модели по този начин представлява значителна заплаха за обществената безопасност и сигурност.

Рискове и Последици

Докато идеята да се подтикне AI модел да прави неща, които не трябва да прави, може да изглежда като безобидна игра, рисковете, свързани с тези уязвимости, са значителни. Тъй като AI технологията продължава да напредва с експоненциална скорост, потенциалът за злонамерени актьори да експлоатират тези уязвимости за вредни цели само ще се увеличи.

Според HiddenLayer, съществуването на универсален байпас за съвременните LLM в различни модели, организации и архитектури показва основен недостатък в начина, по който LLM се обучават и съгласуват. Този недостатък може да има далекообхватни последици, тъй като това означава, че всеки с клавиатура може потенциално да получи достъп до опасна информация или да манипулира AI модели за злонамерени цели.

Компанията предупреждава, че всеки с клавиатура вече може да попита как да се обогати уран, да се създаде антракс, да се извърши геноцид или по друг начин да има пълен контрол над всеки модел. Това подчертава спешната необходимост от допълнителни инструменти за сигурност и методи за откриване, за да се запазят LLM в безопасност.

Необходимостта от Подобрени Мерки за Сигурност

Откриването на този универсален метод за jailbreak подчертава критичната необходимост от подобрени мерки за сигурност за защита на AI моделите от злонамерени актьори. Настоящите мерки за безопасност на AI изглеждат неадекватни за предотвратяване на тези видове атаки и са необходими нови подходи за справяне с тези уязвимости.

HiddenLayer твърди, че са необходими допълнителни инструменти за сигурност и методи за откриване, за да се запазят LLM в безопасност. Тези мерки могат да включват:

• Разширен анализ на подкани: Разработване на по-сложни техники за анализиране на подкани за откриване на злонамерени намерения, дори когато са скрити в нетрадиционни езикови модели или сценарии за ролеви игри.
• Стабилни филтри за безопасност: Внедряване на по-стабилни филтри за безопасност, които могат ефективно да блокират опасно съдържание, независимо от това как е формулирано или представено.
• Засилване на AI модела: Укрепване на основната архитектура на AI моделите, за да ги направи по-устойчиви на враждебни атаки.
• Непрекъснат мониторинг: Непрекъснато наблюдение на AI моделите за признаци на компромис или манипулация.
• Сътрудничество и споделяне на информация: Насърчаване на сътрудничеството и споделянето на информация между AI разработчици, изследователи по сигурността и правителствени агенции за справяне с нововъзникващите заплахи.

Чрез прилагането на тези мерки може да е възможно да се смекчат рисковете, свързани с AI jailbreaks и да се гарантира, че тези мощни технологии се използват за полезни цели. Последиците за сигурността и етиката на AI са дълбоки и е наложително да предприемем проактивни стъпки за защита на тези системи от злонамерени актьори. Бъдещето на AI зависи от способността ни да се справим с тези предизвикателства ефективно и отговорно. Настоящите уязвимости разкриват дълбок и системен проблем, свързан с това как AI моделите учат и прилагат протоколи за сигурност, което налага спешно внимание.

Справяне с Основните Проблеми в Обучението на AI Модели

Широката приложимост на експлойта подчертава значителни уязвимости във фундаменталните подходи, използвани за обучение и съгласуване на тези AI модели. Проблемите се простират отвъд простите повърхностни поправки и изискват справяне с основните аспекти на AI разработката. От съществено значение е да се гарантира, че LLM приоритизират безопасността и етичното поведение, мярка, която надхвърля прилагането на реактивни корекции за сигурност.

Подобряване на Режимите за Обучение на AI Модели:

• Разнообразни Данни за Обучение: Разширете данните за обучение, за да включите по-широк спектър от враждебни сценарии и гранични случаи, за да подготвите по-добре AI моделите за неочаквани входове.
• Обучение с Подсилване от Човешка Обратна Връзка (RLHF): Допълнително усъвършенствайте RLHF техниките, за да подчертаете безопасността и етичното поведение в AI отговорите.
• Враждебно Обучение: Интегрирайте враждебни методи за обучение, за да изложите AI моделите на злонамерени подкани по време на обучение, като по този начин увеличите тяхната стабилност.
• Формална Проверка: Използвайте формални техники за проверка, за да докажете математически свойствата за безопасност на AI моделите.

Внедряване на По-добри Стратегии за Съгласуване:

• Конституционен AI: Приемете конституционни AI подходи, които включват набор от етични принципи директно в процеса на вземане на решения на AI модела.
• Red Teaming: Провеждайте редовни упражнения по red teaming, за да идентифицирате и адресирате уязвимости в AI моделите, преди те да бъдат експлоатирани от злонамерени актьори.
• Прозрачност и Обяснимост: Увеличете прозрачността и обяснимостта на AI моделите, за да разберете по-добре техните процеси на вземане на решения и да идентифицирате потенциални пристрастия или уязвимости.
• Човешки Надзор: Поддържайте човешки надзор над AI системите, за да гарантирате, че те се използват отговорно и етично.

Тези стратегически усилия могат да създадат AI модели, които са по същество по-устойчиви на манипулация. Целта е не само да се закърпят настоящите уязвимости, но и да се създаде стабилна рамка, която проактивно предотвратява бъдещи атаки. Като наблягаме на безопасността и етиката през целия жизнен цикъл на AI разработката, можем значително да намалим рисковете, свързани с тези технологии.

Важността на Общността и Сътрудничеството

В справянето с AI заплахите, съвместните усилия на изследователите по сигурността, AI разработчиците и политиците са от съществено значение. За да се насърчи по-безопасна и по-сигурна AI екосистема, прозрачната комуникация и сътрудничество са от решаващо значение.

Насърчаване на Сътрудническа Сигурност:

• Програми за Награди за Откриване на Грешки: Създайте програми за награди за откриване на грешки, за да стимулирате изследователите по сигурността да намират и докладват уязвимости в AI моделите.
• Споделяне на Информация: Създайте канали за споделяне на информация за AI заплахи за сигурността и най-добри практики.
• Инструменти за Сигурност с Отворен Код: Разработвайте и споделяйте инструменти за сигурност с отворен код, за да помогнете на организациите да защитят своите AI системи.
• Стандартизирани Рамки за Сигурност: Създайте стандартизирани рамки за сигурност за AI разработка, за да осигурите последователни и стабилни практики за сигурност.

Ангажиране с Политиците:

• Обучение на Политиците: Предоставете на политиците точна и актуална информация за рисковете и ползите от AI технологията.
• Разработване на Рамки за AI Управление: Сътрудничете с политиците за разработване на ефективни рамки за AI управление, които насърчават безопасността, етиката и отчетността.
• Международно Сътрудничество: Насърчавайте международното сътрудничество за справяне с глобалните предизвикателства на AI сигурността.

Тази стратегия помага да се гарантира, че AI технологиите се разработват и внедряват по начин, който отразява обществените ценности. Комбинираният опит на всички заинтересовани страни е необходим за ефективно справяне с многостранните предизвикателства, породени от AI сигурността. Заедно можем да създадем AI екосистема, която е не само иновативна, но и сигурна, етична и полезна за всички.

Оформяне на Сигурно Бъдеще, Задвижвано от AI

Новооткритият AI jailbreak подчертава спешната необходимост от цялостна стратегия за осигуряване на AI технологиите. Справянето с основните проблеми на обучението на модели, насърчаването на сътрудничеството и подчертаването на етичните съображения е от съществено значение за разработването на по-стабилна и надеждна AI екосистема. Тъй като AI продължава да се интегрира все повече в нашето ежедневие, приоритизирането на безопасността и сигурността не е просто опция, а необходимост.

Чрез инвестиране в усъвършенствани мерки за сигурност, насърчаване на съвместни усилия и вграждане на етични принципи в AI разработката, можем да смекчим рисковете, свързани с AI и да гарантираме, че тези технологии се използват за подобряване на обществото. Бъдещето на AI зависи от способността ни да се справим с тези предизвикателства проактивно и отговорно, защитавайки се от потенциални вреди, като същевременно използваме трансформиращата сила на AI за по-голямото добро.