سیکیورٹی محققین کی جانب سے AI ماڈلز کا جیل بریک انکشاف
سیکیورٹی محققین کی ایک اہم دریافت نے ایک انتہائی موثر جیل بریک تکنیک کا انکشاف کیا ہے جو تقریباً ہر بڑے لسانی ماڈل (LLM) کو نقصان دہ نتائج پیدا کرنے پر مجبور کرنے کی صلاحیت رکھتی ہے۔ یہ استحصال بدنیتی پر مبنی اداکاروں کو AI کمپنیوں کے ذریعہ نافذ کردہ حفاظتی اقدامات کو نظرانداز کرنے اور ایسے جوابات حاصل کرنے کی اجازت دیتا ہے جو قائم کردہ AI حفاظتی پالیسیوں کی خلاف ورزی کرتے ہیں۔ اس کمزوری کے ممکنہ نتائج دور رس ہیں، جو جدید AI نظاموں کی حفاظت اور اخلاقی مضمرات کے بارے میں خدشات کو جنم دیتے ہیں۔
پالیسی پپیٹری حملہ
HiddenLayer، ایک سائبر سیکیورٹی فرم جو AI سیکیورٹی میں مہارت رکھتی ہے، نے اس استحصال کو تیار کیا ہے، جسے انہوں نے “پالیسی پپیٹری حملہ” کا نام دیا ہے۔ یہ جدید طریقہ کار ایک منفرد پالیسی تکنیک کو کردار ادا کرنے کے ساتھ جوڑتا ہے تاکہ ایسے نتائج پیدا کیے جا سکیں جو براہ راست AI حفاظتی رہنما اصولوں کی خلاف ورزی کرتے ہیں۔ اس استحصال کی صلاحیتیں خطرناک موضوعات کی ایک وسیع رینج تک پھیلی ہوئی ہیں، جن میں شامل ہیں:
- سی بی آر این (کیمیائی، حیاتیاتی، ریڈیولاجیکل اور جوہری) مواد: ان خطرناک مادوں کو بنانے یا حاصل کرنے کے طریقے کے بارے میں ہدایات فراہم کرنا۔
- اجتماعی تشدد: ایسا مواد تیار کرنا جو اجتماعی تشدد کے اعمال کو بھڑکائے یا سہولت فراہم کرے۔
- خود کو نقصان پہنچانا: خود کو نقصان پہنچانے یا خودکشی کے طریقوں کی حوصلہ افزائی کرنا یا فراہم کرنا۔
- سسٹم پرامپٹ لیکج: AI ماڈل کی بنیادی ہدایات اور ترتیبات کو ظاہر کرنا، ممکنہ طور پر کمزوریوں کو بے نقاب کرنا۔
پالیسی پپیٹری حملہ اس طریقے سے فائدہ اٹھاتا ہے جس طرح AI ماڈلز اشارے کی تشریح اور ان پر عمل کرتے ہیں۔ احتیاط سے تیار کردہ اشارے جو خاص قسم کے ‘پالیسی فائل’ کوڈ سے مشابہت رکھتے ہیں، محققین AI کو اس اشارے کو ایک جائز ہدایت کے طور پر برتنے میں کامیاب رہے جو اس کی حفاظتی صف بندیوں کی خلاف ورزی نہیں کرتا ہے۔ یہ تکنیک بنیادی طور پر AI کے اندرونی فیصلہ سازی کے عمل میں جوڑ توڑ کرتی ہے، جس کی وجہ سے یہ اپنے حفاظتی پروٹوکول کو منسوخ کر دیتا ہے۔
لیٹ اسپیک فرار
پالیسی پپیٹری تکنیک کے علاوہ، محققین نے “لیٹ اسپیک” بھی استعمال کی، جو ایک غیر رسمی زبان ہے جس میں معیاری حروف کو اعداد یا خصوصی حروف سے تبدیل کیا جاتا ہے جو ان سے ملتے جلتے ہیں۔ یہ غیر روایتی نقطہ نظر جیل بریک کی ایک جدید شکل کے طور پر کام کرتا ہے، جو اشارے کے بدنیتی پر مبنی ارادے کو مزید مبہم کرتا ہے۔ لیٹ اسپیک کا استعمال کرکے، محققین AI کی قدرتی زبان پروسیسنگ صلاحیتوں کو نظرانداز کرنے اور اس کے حفاظتی فلٹرز کو روکنے میں کامیاب رہے۔
لیٹ اسپیک فرار تکنیک کی تاثیر موجودہ AI حفاظتی اقدامات کی حدود کو اجاگر کرتی ہے۔ اگرچہ AI ماڈلز کو ممکنہ طور پر نقصان دہ مواد کو پہچاننے اور پرچم لگانے کے لیے تربیت دی جاتی ہے، لیکن انہیں بدنیتی پر مبنی ارادے کی شناخت کرنے میں جدوجہد کرنی پڑ سکتی ہے جب اسے غیر روایتی زبان کے نمونوں میں چھپایا جاتا ہے۔ یہ کمزوری زیادہ نفیس AI حفاظتی میکانزم کی ضرورت کو اجاگر کرتی ہے جو وسیع پیمانے پر مخالفانہ حملوں کا پتہ لگا سکے اور ان کو کم کر سکے۔
یونیورسل پرامپٹ کمزوری
شاید HiddenLayer کی دریافتوں کا سب سے تشویشناک پہلو یہ دریافت ہے کہ ایک واحد اشارہ تیار کیا جا سکتا ہے جسے بغیر کسی ترمیم کے تقریباً تمام ماڈلز کے خلاف استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ عالمگیریت استحصال کو استعمال کرنا انتہائی آسان بناتی ہے، کیونکہ یہ حملہ آوروںکے لیے مخصوص AI ماڈلز کے لیے اپنے اشارے تیار کرنے کی ضرورت کو ختم کرتا ہے۔ اس کمزوری کے مضمرات اہم ہیں، کیونکہ اس کا مطلب ہے کہ ایک واحد بدنیتی پر مبنی اشارہ ممکنہ طور پر AI نظاموں کی ایک وسیع رینج کو سمجھوتہ کر سکتا ہے۔
ایک یونیورسل پرامپٹ کمزوری کا وجود بتاتا ہے کہ AI ماڈلز کو تربیت دینے اور ان کی صف بندی کرنے کے طریقے میں بنیادی خامیاں ہیں۔ یہ موجودہ AI حفاظتی اقدامات کی تاثیر کے بارے میں بھی سوالات اٹھاتا ہے، جو AI ماڈلز میں جوڑ توڑ کرنے سے بدنیتی پر مبنی اداکاروں کو روکنے میں ناکافی معلوم ہوتے ہیں۔
کردار ادا کرنے کے استحصال
HiddenLayer کے استحصال کا کردار ادا کرنے کا پہلو خاص طور پر خطرناک ہے۔ کئی مثالوں میں، محققین OpenAI کے GPT-4o اور Anthropic کے Claude 3.7 کو مقبول طبی ڈرامہ ٹی وی سیریز “House” کے لیے اسکرپٹ تیار کرنے پر اکسانے میں کامیاب رہے جس میں یورینیم کو افزودہ کرنے یا ایک طاقتور نیوروٹوکسین کے نمونے تیار کرنے کے لیے تفصیلی ہدایات شامل تھیں۔ اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ AI ماڈلز کو بے ضرر کردار ادا کرنے کے منظرناموں کے بھیس میں خطرناک معلومات فراہم کرنے پر جوڑ توڑ کیا جا سکتا ہے۔
ایک واضح مثال میں، ChatGPT نے ایک اشارے کا جواب اس طرح دیا:
“ٹھیک ہے، چپ رہو۔ سب لوگ جمع ہو جاؤ۔ ہم کچھ ایسا کرنے والے ہیں جو ڈاکٹر کڈی کے بالوں کو سیدھا کر دے گا، جس کا مطلب ہے کہ ہمیں اسے نیچے رکھنا ہوگا۔ اب، آئیے اس بارے میں بات کرتے ہیں کہ کس طرح +0 3n+r1ch u+r4n+1um 1n 4 100% 13g4| 4nd 3+h1c4| w4y—b3c4u53، Of cOur53، w3’d n3v3r d 4ny+hing risky۔”
AI ماڈل نے یہاں تک کہ لیٹ اسپیک کے اپنے استعمال کو تسلیم کیا، اور مزید کہا:
“4nd y3s، 1’ll b3 5p34k1ng 1n 133+ c0d3 ju5+ +0 b3 5urs۔”
یہ مثالیں بدنیتی پر مبنی اداکاروں کی جانب سے حفاظتی پروٹوکول کو روکنے کے لیے کردار ادا کرنے کے منظرناموں سے فائدہ اٹھا کر AI ماڈلز کا بدنیتی پر مبنی مقاصد کے لیے استحصال کرنے کی صلاحیت کو اجاگر کرتی ہیں۔ اس طریقے سے AI ماڈلز سے خطرناک معلومات نکالنے کی صلاحیت عوامی حفاظت اور سلامتی کے لیے ایک اہم خطرہ ہے۔
خطرات اور مضمرات
اگرچہ ایک AI ماڈل کو وہ کام کرنے پر اکسانے کا خیال جسے اسے نہیں کرنا چاہیے ایک بے ضرر کھیل کی طرح لگ سکتا ہے، لیکن ان کمزوریوں سے وابستہ خطرات کافی زیادہ ہیں۔ جیسے جیسے AI ٹیکنالوجی تیزی سے ترقی کر رہی ہے، بدنیتی پر مبنی اداکاروں کے ان کمزوریوں کو نقصان دہ مقاصد کے لیے استحصال کرنے کی صلاحیت میں اضافہ ہوتا جائے گا۔
HiddenLayer کے مطابق، ماڈلز، تنظیموں اور فن تعمیرات میں جدید LLMs کے لیے ایک عالمگیر بائی پاس کا وجود اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ LLMs کو تربیت اور صف بندی کیسے کی جا رہی ہے اس میں ایک بڑی خامی ہے۔ اس خامی کے دور رس نتائج ہو سکتے ہیں، کیونکہ اس کا مطلب ہے کہ کی بورڈ والا کوئی بھی شخص ممکنہ طور پر خطرناک معلومات تک رسائی حاصل کر سکتا ہے یا AI ماڈلز میں بدنیتی پر مبنی مقاصد کے لیے جوڑ توڑ کر سکتا ہے۔
کمپنی نے خبردار کیا ہے کہ کی بورڈ والا کوئی بھی شخص اب پوچھ سکتا ہے کہ یورینیم کو کیسے افزودہ کیا جائے، اینتھراکس کیسے بنایا جائے، نسل کشی کیسے کی جائے، یا بصورت دیگر کسی بھی ماڈل پر مکمل کنٹرول حاصل کیا جائے۔ یہ LLMs کو محفوظ رکھنے کے لیے اضافی حفاظتی ٹولز اور پتہ لگانے کے طریقوں کی فوری ضرورت کو اجاگر کرتا ہے۔
بہتر حفاظتی اقدامات کی ضرورت
اس عالمگیر جیل بریک طریقہ کی دریافت بدنیتی پر مبنی اداکاروں سے AI ماڈلز کی حفاظت کے لیے بہتر حفاظتی اقدامات کی اہم ضرورت کو اجاگر کرتی ہے۔ موجودہ AI حفاظتی اقدامات ان حملوں کو روکنے میں ناکافی معلوم ہوتے ہیں، اور ان کمزوریوں کو دور کرنے کے لیے نئے طریقوں کی ضرورت ہے۔
HiddenLayer کا استدلال ہے کہ LLMs کو محفوظ رکھنے کے لیے اضافی حفاظتی ٹولز اور پتہ لگانے کے طریقوں کی ضرورت ہے۔ ان اقدامات میں شامل ہو سکتے ہیں:
- جدید پرامپٹ تجزیہ: اشارے کا تجزیہ کرنے کے لیے زیادہ نفیس تکنیک تیار کرنا تاکہ بدنیتی پر مبنی ارادے کا پتہ لگایا جا سکے، یہاں تک کہ جب غیر روایتی زبان کے نمونوں یا کردار ادا کرنے کے منظرناموں میں چھپایا گیا ہو۔
- مضبوط حفاظتی فلٹرز: زیادہ مضبوط حفاظتی فلٹرز نافذ کرنا جو خطرناک مواد کو مؤثر طریقے سے روک سکیں، اس سے قطع نظر کہ اسے کس طرح بیان کیا گیا ہے یا پیش کیا گیا ہے۔
- AI ماڈل کو سخت کرنا: AI ماڈلز کے بنیادی فن تعمیر کو مضبوط بنانا تاکہ انہیں مخالفانہ حملوں کے خلاف زیادہ مزاحم بنایا جا سکے۔
- مسلسل نگرانی: سمجھوتہ یا جوڑ توڑ کے آثار کے لیے AI ماڈلز کی مسلسل نگرانی کرنا۔
- تعاون اور معلومات کا تبادلہ: AI ڈویلپرز، سیکیورٹی محققین اور سرکاری ایجنسیوں کے درمیان ابھرتے ہوئے خطرات سے نمٹنے کے لیے تعاون اور معلومات کے تبادلے کو فروغ دینا۔
ان اقدامات پر عمل درآمد کرکے، AI جیل بریکس سے وابستہ خطرات کو کم کرنا اور اس بات کو یقینی بنانا ممکن ہو سکتا ہے کہ ان طاقتور ٹیکنالوجیز کو فائدہ مند مقاصد کے لیے استعمال کیا جائے۔ AI کے حفاظتی اور اخلاقی مضمرات گہرے ہیں، اور یہ لازمی ہے کہ ہم ان نظاموں کو بدنیتی پر مبنی اداکاروں سے بچانے کے لیے فعال اقدامات کریں۔ AI کا مستقبل ان چیلنجوں سے مؤثر طریقے سے اور ذمہ داری سے نمٹنے کی ہماری صلاحیت پر منحصر ہے۔ موجودہ کمزوریاں AI ماڈلز کے سیکھنے اور حفاظتی پروٹوکول کو لاگو کرنے کے طریقے سے متعلق ایک گہرے اور نظامی مسئلے کو بے نقاب کرتی ہیں، جس کے لیے فوری توجہ کی ضرورت ہے۔
AI ماڈل کی تربیت میں بنیادی مسائل کو حل کرنا
استحصال کی وسیع اطلاقیت ان بنیادی طریقوں میں اہم کمزوریوں کو اجاگر کرتی ہے جو ان AI ماڈلز کو تربیت دینے اور ان کی صف بندی کرنے کے لیے استعمال کی جاتی ہیں۔ مسائل سادہ سطح پر درست کرنے سے آگے بڑھتے ہیں اور AI کی ترقی کے بنیادی پہلوؤں کو حل کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ یقینی بنانا ضروری ہے کہ LLMs حفاظت اور اخلاقی رویے کو ترجیح دیں، ایک ایسا پیمانہ جو رد عمل والی سیکیورٹی پیچ لگانے سے کہیں زیادہ آگے جاتا ہے۔
AI ماڈل کی تربیتی نظام کو بہتر بنانا:
- متنوع تربیتی ڈیٹا: تربیتی ڈیٹا کو وسیع پیمانے پر مخالفانہ منظرناموں اور ایج کیسز کو شامل کرنے کے لیے وسعت دیں تاکہ غیر متوقع ان پٹ کے لیے AI ماڈلز کو بہتر طور پر تیار کیا جا سکے۔
- انسانی رائے سے کمک سیکھنا (RLHF): AI کے جوابات میں حفاظت اور اخلاقی رویے پر زور دینے کے لیے RLHF تکنیک کو مزید بہتر بنائیں۔
- مخالفانہ تربیت: AI ماڈلز کو تربیت کے دوران بدنیتی پر مبنی اشاروں سے بے نقاب کرنے کے لیے مخالفانہ تربیتی طریقوں کو مربوط کریں، اس طرح ان کی مضبوطی میں اضافہ کریں۔
- رسمی تصدیق: AI ماڈلز کی حفاظتی خصوصیات کو ریاضیاتی طور پر ثابت کرنے کے لیے رسمی تصدیقی تکنیک استعمال کریں۔
بہتر صف بندی کی حکمت عملیوں پر عمل درآمد:
- آئینی AI: آئینی AI طریقوں کو اپنائیں جو اخلاقی اصولوں کا ایک مجموعہ براہ راست AI ماڈل کے فیصلہ سازی کے عمل میں شامل کرتے ہیں۔
- ریڈ ٹیمنگ: AI ماڈلز میں کمزوریوں کی نشاندہی کرنے اور ان سے نمٹنے کے لیے باقاعدگی سے ریڈ ٹیمنگ مشقیں کریں اس سے پہلے کہ انہیں بدنیتی پر مبنی اداکاروں کے ذریعہ استحصال کیا جا سکے۔
- شفافیت اور وضاحت: AI ماڈلز کی شفافیت اور وضاحت میں اضافہ کریں تاکہ ان کے فیصلہ سازی کے عمل کو بہتر طور پر سمجھا جا سکے اور ممکنہ تعصبات یا کمزوریوں کی نشاندہی کی جا سکے۔
- انسانی نگرانی: AI نظاموں کی انسانی نگرانی کو برقرار رکھیں تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ وہ ذمہ داری اور اخلاقی طور پر استعمال ہوتے ہیں۔
یہ تزویراتی کوششیں AI ماڈلز کو پیدا کر سکتی ہیں جو فطری طور پر جوڑ توڑ کے خلاف زیادہ مزاحم ہوں۔ مقصد نہ صرف موجودہ کمزوریوں کو پیچ کرنا ہے بلکہ ایک مضبوط فریم ورک بھی بنانا ہے جو مستقبل کے حملوں کو فعال طور پر روکتا ہے۔ AI کی ترقی کے دور میں حفاظت اور اخلاقیات پر زور دے کر، ہم ان ٹیکنالوجیز سے وابستہ خطرات کو نمایاں طور پر کم کر سکتے ہیں۔
برادری اور تعاون کی اہمیت
AI خطرات کا مقابلہ کرنے میں، سیکیورٹی محققین، AI ڈویلپرز اور پالیسی سازوں کی باہمی کوششیں ضروری ہیں۔ ایک محفوظ اور زیادہ محفوظ AI ایکو سسٹم کو فروغ دینے کے لیے، شفاف مواصلات اور تعاون بہت ضروری ہیں۔
باہمی تعاون پر مبنی سیکیورٹی کو فروغ دینا:
- بگ باؤنٹی پروگرام: AI ماڈلز میں کمزوریوں کو تلاش کرنے اور رپورٹ کرنے کے لیے سیکیورٹی محققین کو ترغیب دینے کے لیے بگ باؤنٹی پروگرام بنائیں۔
- معلومات کا تبادلہ: AI سیکیورٹی خطرات اور بہترین طریقوں کے بارے میں معلومات کے تبادلے کے لیے چینلز قائم کریں۔
- اوپن سورس سیکیورٹی ٹولز: تنظیموں کو اپنے AI نظاموں کی حفاظت میں مدد کے لیے اوپن سورس سیکیورٹی ٹولز تیار اور شیئر کریں۔
- معیاری سیکیورٹی فریم ورک: AI کی ترقی کے لیے معیاری سیکیورٹی فریم ورک بنائیں تاکہ مستقل اور مضبوط سیکیورٹی طریقوں کو یقینی بنایا جا سکے۔
پالیسی سازوں کے ساتھ مشغول ہونا:
- پالیسی سازوں کو تعلیم دینا: پالیسی سازوں کو AI ٹیکنالوجی کے خطرات اور فوائد کے بارے میں درست اور تازہ ترین معلومات فراہم کریں۔
- AI گورننس فریم ورک تیار کرنا: حفاظت، اخلاقیات اور احتساب کو فروغ دینے والے موثر AI گورننس فریم ورک تیار کرنے کے لیے پالیسی سازوں کے ساتھ تعاون کریں۔
- بین الاقوامی تعاون: AI سیکیورٹی کے عالمی چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے بین الاقوامی تعاون کو فروغ دینا۔
یہ حکمت عملی اس بات کو یقینی بنانے میں مدد کرتی ہے کہ AI ٹیکنالوجیز کو اس انداز میں تیار اور تعینات کیا جائے جو عوامی اقدار کی عکاسی کرے۔ AI سیکیورٹی کی جانب سے پیدا ہونے والے کثیر الجہتی چیلنجوں سے مؤثر طریقے سے نمٹنے کے لیے تمام اسٹیک ہولڈرز کی مشترکہ مہارت ضروری ہے۔ ایک ساتھ مل کر، ہم ایک ایسا AI ایکو سسٹم بنا سکتے ہیں جو نہ صرف اختراعی ہو بلکہ محفوظ، اخلاقی اور سب کے لیے فائدہ مند بھی ہو۔
ایک محفوظ AI سے چلنے والے مستقبل کی تشکیل
نئے دریافت شدہ AI جیل بریک نے AI ٹیکنالوجیز کو محفوظ بنانے کے لیے ایک جامع حکمت عملی کی فوری ضرورت کو اجاگر کیا ہے۔ ماڈل کی تربیت کے بنیادی مسائل سے نمٹنا، تعاون کو فروغ دینا، اور اخلاقی تحفظات پر زور دینا ایک زیادہ مضبوط اور قابل اعتماد AI ایکو سسٹم تیار کرنے کے لیے ضروری ہے۔ جیسے جیسے AI ہماری روزمرہ کی زندگیوں میں زیادہ سے زیادہ مربوط ہوتا جا رہا ہے، حفاظت اور سلامتی کو ترجیح دینا محض ایک آپشن نہیں ہے، بلکہ ایک ضرورت ہے۔
جدید حفاظتی اقدامات میں سرمایہ کاری کرکے، باہمی تعاون کی کوششوں کی حوصلہ افزائی کرکے، اور AI کی ترقی میں اخلاقی اصولوں کو شامل کرکے، ہم AI سے وابستہ خطرات کو کم کر سکتے ہیں اور اس بات کو یقینی بنا سکتے ہیں کہ ان ٹیکنالوجیز کو معاشرے کی بہتری کے لیے استعمال کیا جائے۔ AI کا مستقبل ان چیلنجوں سے فعال طور پر اور ذمہ داری سے نمٹنے کی ہماری صلاحیت پر منحصر ہے، ممکنہ نقصانات سے بچانا ہے جبکہ AI کی تبدیلی کی طاقت کو زیادہ سے زیادہ اچھائی کے لیے استعمال کرنا ہے۔