Оглавление

Исследователи обнаружили уязвимость в системах безопасности языковых моделей, которая позволяет обходить существующие защитные механизмы. Метод, получивший название «проекционные атаки», демонстрирует фундаментальные проблемы в текущих подходах к обеспечению безопасности ИИ.

Суть проблемы

Техника основана на манипуляции проекционными матрицами в архитектуре трансформеров. Вместо прямого запроса запрещенного контента, злоумышленник может использовать специально сконструированные последовательности токенов, которые активируют скрытые паттерны в весах модели.

Технические детали

Атака работает на уровне математических операций внутри нейросети. Исследователи показали, что комбинируя определенные векторы эмбеддингов, можно «обойти» слои безопасности и получить доступ к функциональности, которая должна быть заблокирована.

Эксперименты проводились на нескольких популярных языковых моделях, включая модели семейства Llama и других открытых архитектур. Результаты показали, что даже хорошо настроенные системы безопасности могут быть обойдены с помощью этого метода.

Последствия для индустрии

Обнаруженная уязвимость ставит под вопрос эффективность текущих подходов к безопасности ИИ. Многие компании полагаются на фильтрацию выходных данных, но этот метод показывает, что проблема может лежать глубже — в самой архитектуре моделей.

Чем сложнее становятся языковые модели, тем больше скрытых путей обхода безопасности в них появляется. Это напоминает бесконечную гонку вооружений: разработчики добавляют новые уровни защиты, а исследователи находят новые способы их обхода. Фундаментальная проблема в том, что мы пытаемся добавить безопасность поверх уже сложившейся архитектуры, вместо того чтобы проектировать безопасные системы с нуля.

Пути решения

Исследователи предлагают несколько подходов для устранения этой уязвимости:

  • Перепроектирование архитектуры трансформеров с учетом безопасности
  • Разработка новых методов верификации моделей
  • Создание более надежных систем мониторинга поведения моделей
  • Внедрение дополнительных проверок на уровне выполнения

Будущее безопасности ИИ

Эта работа подчеркивает необходимость более глубокого подхода к безопасности искусственного интеллекта. Вместо того чтобы рассматривать безопасность как дополнительный модуль, ее следует интегрировать в сам процесс проектирования и обучения моделей.

По материалам Hugging Face.