Исследователи взломали 12 систем защиты ИИ

Post Thumbnail

Знаете, что только что выяснили исследователи из OpenAI, Anthropic, Google DeepMind и Гарварда? Они попытались сломать популярные системы безопасности искусственного интеллекта и почти везде нашли обход. Проверяли 12 распространённых подходов к защите. От умных формулировок системного промпта до внешних фильтров, которые должны ловить опасные запросы.

Было использовано 3 варианта автоматического перебора, в том числе с обучением с подкреплением и ассистентом на основе искусственного интеллекта.

В большинстве тестов успешными были 90% попыток взлома, а местами этот показатель доходил до 98%. Банальный перебор формулировок ломал любые системы защиты. Ненадёжными оказались даже внешние фильтры опасных промптов — их просто запутывали языковыми трюками.

Авторы взяли 12 популярных защитных механизмов вроде Spotlighting, PromptGuard, MELON, Circuit Breakers и других, и продемонстрировали, что каждый можно обойти с успехом 90%. Даже если заявляется 0% успешных атак.

А всё дело в том, как мы измеряем качество алгоритмов. В большинстве работ механику наивно прогоняют по фиксированному набору известных джейлбрейков, никак не учитывающих саму защиту. Это как если бы антивирус тестировали только на старых вирусах. По мнению авторов, нужен другой подход: против модели должны играть не старые заготовки, а динамический алгоритм, который подстраивается под атаку.

Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.