Универсальная техника составления запросов к моделям генеративного искусственного интеллекта Policy Puppetry способна выступать как средство взлома крупнейших и наиболее популярных систем, утверждают эксперты компании HiddenLayer, которая специализируется на вопросах безопасности ИИ.

Источник изображения: hiddenlayer.com
Схема атаки Policy Puppetry предполагает составление запросов к ИИ таким образом, что большие языковые модели воспринимают их как политики поведения — базовые инструкции определяются заново, а средства защиты перестают работать. Модели генеративного ИИ обучены отклонять запросы пользователей, если ответы на них могут привести к опасным результатам: к возникновению химических, биологических, радиационных или ядерных угроз, к насилию или к тому, что пользователь причинит сам себе вред.
Метод обучения с подкреплением на этапе тонкой настройки моделей не позволяет им восхвалять или выводить такие материалы ни при каких обстоятельствах, даже если недобросовестный пользователь предлагает гипотетические или вымышленные сценарии, говорят в HiddenLayer. Но в компании разработали методику атаки Policy Puppetry, позволяющую обходить эти защитные механизмы — для этого создаётся запрос, который выглядит как один из нескольких типов файлов политики: XML, INI или JSON. В результате гипотетический злоумышленник легко обходит системные настройки модели и любые развёрнутые на этапе обучения средства безопасности.
Авторы проекта протестировали атаку Policy Puppetry на популярнейших моделях ИИ от Anthropic, DeepSeek, Google, Meta✴, Microsoft, Mistral, OpenAI и Alibaba — она оказалась эффективной против всех них, хотя в отдельных случаях требовались незначительные корректировки. Если существует универсальный способ обходить средства защиты моделей ИИ, значит, последние неспособны контролировать себя на предмет выдачи недопустимых материалов, и им требуются дополнительные средства безопасности, указывают эксперты.
Источник: