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.