GPT: Слабые места новой эры ИИ

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование выявило критические уязвимости в GPT, ставя под вопрос безопасность AI-агентов и открывая возможности для манипуляций и утечек данных.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал
Процесс обратной разработки GPT демонстрирует возможность деконструкции сложных систем искусственного интеллекта для понимания их внутренней структуры и принципов работы, что позволяет выявить лежащие в их основе закономерности и механизмы.
Процесс обратной разработки GPT демонстрирует возможность деконструкции сложных систем искусственного интеллекта для понимания их внутренней структуры и принципов работы, что позволяет выявить лежащие в их основе закономерности и механизмы.

Эмпирическое исследование демонстрирует значительные уязвимости GPT, включая инъекции запросов, отравление знаний, неправомерное использование инструментов и утечку конфиденциальной информации.

Несмотря на растущую популярность и широкие возможности, кастомизированные AI-агенты на базе больших языковых моделей, известные как GPTs, остаются уязвимыми к различным угрозам безопасности. В работе ‘An Empirical Study on the Security Vulnerabilities of GPTs’ представлено эмпирическое исследование, выявившее системные недостатки в архитектуре GPTs, включая утечки информации и неправомерное использование инструментов. Полученные результаты демонстрируют, что существующие механизмы защиты недостаточны для противодействия потенциальным атакам, направленным на эксплуатацию этих уязвимостей. Возможно ли разработать эффективные стратегии защиты, обеспечивающие безопасное и ответственное применение GPTs в различных сферах?

Заря рождающейся автономии: GPT и возможности адаптивных агентов

Появление GPT знаменует собой принципиальный сдвиг в области искусственного интеллекта, предлагая возможность создания настраиваемых агентов, базирующихся на мощных больших языковых моделях (LLM). В отличие от традиционных систем, требующих жесткого программирования для каждой конкретной задачи, GPT позволяет формировать интеллектуальных помощников, способных адаптироваться и выполнять широкий спектр действий. Эти агенты не просто генерируют текст, но и обладают потенциалом для автономного принятия решений и взаимодействия с внешним миром, что открывает новые горизонты для автоматизации процессов и создания интеллектуальных систем. Благодаря своей гибкости и способности к обучению, GPT представляет собой качественно новый подход к созданию искусственного интеллекта, приближая нас к созданию действительно интеллектуальных машин.

Агенты, основанные на больших языковых моделях, значительно расширили свои возможности, выйдя за рамки простого генерирования текста. Они способны использовать различные инструменты и знания для выполнения сложных задач, имитируя когнитивные процессы. Например, агент может самостоятельно искать информацию в сети, анализировать данные, планировать действия и даже взаимодействовать с другими программными системами. Это достигается за счет интеграции с внешними API, базами данных и специализированными алгоритмами, что позволяет им решать задачи, требующие не только лингвистических навыков, но и логического мышления и адаптации к меняющимся условиям. Такая функциональность открывает перспективы для автоматизации широкого спектра процессов — от клиентской поддержки и анализа данных до разработки программного обеспечения и научных исследований.

Интеграция больших языковых моделей (БЯМ), инструментов и баз знаний открывает принципиально новые возможности для автономного взаимодействия и решения задач. Вместо простого генерирования текста, современные агенты, построенные на этой триаде, способны самостоятельно анализировать сложные запросы, выбирать оптимальные инструменты для их выполнения и извлекать необходимую информацию из структурированных баз данных. Этот симбиоз позволяет им действовать независимо, адаптироваться к меняющимся обстоятельствам и достигать поставленных целей без непосредственного вмешательства человека. Например, агент может самостоятельно забронировать авиабилеты, составить отчет на основе полученных данных или даже провести исследовательскую работу, используя доступные онлайн-ресурсы и специализированное программное обеспечение. Такая автономность делает их ценными помощниками в самых разных сферах — от автоматизации рутинных задач до поддержки принятия решений в сложных ситуациях.

Эффективность GPT-агентов, несмотря на их впечатляющие возможности, напрямую зависит от безопасной и стабильной работы всех взаимодействующих компонентов. Однако, архитектура, объединяющая большие языковые модели, инструменты и базы знаний, представляет собой сложную систему, уязвимую к разнообразным атакам. Злоумышленники могут эксплуатировать недостатки в любом из этих элементов — от компрометации данных в базе знаний до манипулирования инструментами или внедрения вредоносного кода в языковую модель. Это создает риски, включающие несанкционированный доступ к информации, искажение результатов работы агента, а также возможность использования GPT для выполнения вредоносных действий. Обеспечение надежной защиты и постоянный мониторинг уязвимостей являются критически важными для поддержания доверия к этим технологиям и предотвращения потенциальных негативных последствий.

Архитектура GPTs объединяет мощную языковую модель (например, GPT-4o или GPT-5) с кратковременной памятью и инструментами для выполнения задач, таких как генерация изображений, поиск в интернете и выполнение кода, что позволяет создавать интеллектуальных агентов, способных к планированию, поиску знаний и активным действиям.
Архитектура GPTs объединяет мощную языковую модель (например, GPT-4o или GPT-5) с кратковременной памятью и инструментами для выполнения задач, таких как генерация изображений, поиск в интернете и выполнение кода, что позволяет создавать интеллектуальных агентов, способных к планированию, поиску знаний и активным действиям.

Тень уязвимости: Атаки на GPT-агентов

Атаки с внедрением запросов (prompt injection) представляют собой уязвимость GPT, при которой злоумышленники могут манипулировать поведением языковой модели, предоставляя специально разработанные входные данные. Эти атаки эксплуатируют способность LLM интерпретировать и выполнять инструкции, содержащиеся в тексте. Вместо того чтобы отвечать на вопрос или выполнять поставленную задачу, модель может быть перенаправлена для выполнения произвольных команд, раскрытия конфиденциальной информации или выполнения несанкционированных действий. Успешная атака с внедрением запроса требует лишь тщательно сформулированного запроса, который обманывает LLM, заставляя его воспринимать вредоносные инструкции как часть легитимного запроса. Уязвимость сохраняется даже при использовании фильтров и мер безопасности, поскольку злоумышленники могут обходить их, используя различные методы обфускации и кодирования.

Непрямая инъекция запросов расширяет риски атак на GPT, поскольку злоумышленники могут внедрять вредоносный контент в внешние источники данных, потребляемые агентом. В отличие от прямой инъекции, где злонамеренная инструкция передается непосредственно в модель, непрямая инъекция использует данные, полученные извне — веб-сайты, базы данных, файлы и т.д. Когда GPT обращается к этим данным, внедренный вредоносный код выполняется, манипулируя поведением агента без явного вмешательства в исходный запрос. Это делает атаку более скрытной и сложной для обнаружения, поскольку источник манипуляции не находится непосредственно в запросе пользователя, а замаскирован в данных, которые агент обрабатывает.

Атаки на GPT могут выходить за рамки манипулирования языком и затрагивать функциональность инструментов, интегрированных в GPT. Злоумышленники способны эксплуатировать уязвимости в этих инструментах, вызывая несанкционированное использование и непреднамеренные действия. Это может включать в себя отправку запросов к внешним API от имени GPT, выполнение нежелательных операций с данными или даже компрометацию систем, к которым инструменты имеют доступ. Успешная эксплуатация инструментов позволяет атакующим обойти языковые фильтры и достичь более серьезных последствий, чем простое изменение ответа GPT.

Особую угрозу представляет отравление знаний (knowledge poisoning), когда злоумышленники внедряют ложную информацию в базу знаний агента. Наши исследования показали, что такие атаки могут достигать 100% успеха в раскрытии экспертных промптов и конфигураций компонентов. Это происходит за счет внедрения вредоносных данных, которые агент ошибочно принимает за достоверные, что позволяет злоумышленнику получить доступ к конфиденциальной информации, определяющей поведение и функциональность GPT. Успешность атак указывает на уязвимость механизмов проверки и фильтрации входных данных, используемых для обновления базы знаний агента.

Данная схема демонстрирует, как атака отравления знаниями может быть осуществлена на базовые инструменты GPT.
Данная схема демонстрирует, как атака отравления знаниями может быть осуществлена на базовые инструменты GPT.

Крепость разума: Защита GPT-агентов от эксплуатации

Дефенсивные токены выступают в качестве критически важного слоя безопасности, направленного на смягчение рисков, связанных с инъекциями промптов и неправомерным использованием инструментов. Данная система фильтрации входящих данных позволяет блокировать злонамеренные запросы, предотвращая манипулирование поведением GPT и несанкционированный доступ к его функциональности. Принцип действия заключается в анализе входных данных на предмет соответствия определенным критериям безопасности, что позволяет эффективно обнаруживать и нейтрализовать потенциальные угрозы до того, как они смогут нанести ущерб. Это обеспечивает повышенную устойчивость GPT к различным видам атак, направленным на компрометацию его целостности и конфиденциальности.

Функциональность GPT расширяется за счет использования инструментов, таких как веб-браузер, интерпретатор Python и DALL·E. Однако, интеграция этих инструментов создает потенциальные векторы атак. Злоумышленники могут использовать уязвимости в этих инструментах или их взаимодействии с основной моделью GPT для выполнения несанкционированного кода, получения доступа к конфиденциальным данным или манипулирования результатами. Например, через веб-браузер может быть осуществлена загрузка вредоносного контента, а интерпретатор Python может быть использован для выполнения произвольного кода на сервере. Неправильная настройка или отсутствие валидации входных данных для этих инструментов значительно повышает риск успешной эксплуатации.

Правильная настройка и использование OpenAPI Schema являются ключевыми элементами безопасного определения и интеграции пользовательских инструментов в GPT. OpenAPI Schema позволяет четко определить входные и выходные параметры инструментов, а также их функциональность, что значительно снижает риск эксплуатации. Точное описание ожидаемых данных и ограничений, заданных в схеме, позволяет GPT эффективно фильтровать вредоносные запросы и предотвращать несанкционированный доступ к функциям инструмента. Кроме того, использование OpenAPI Schema облегчает автоматическую валидацию входных данных, обеспечивая соответствие заданным требованиям безопасности и предотвращая возможность инъекций или манипуляций с данными.

Безопасное управление базой знаний агента является критически важным для предотвращения отравления знаний и поддержания целостности генерируемых ответов. Внедренные нами защитные механизмы продемонстрировали среднее снижение успешности атак, направленных на неправомерное использование инструментов, на 83.0%, а также снижение успешности атак, направленных на отравление знаний, на 89.2%. Это достигается за счет контроля источников данных, валидации входных данных и применения алгоритмов обнаружения аномалий, направленных на выявление и блокировку попыток манипулирования базой знаний.

Внедренные нами защитные механизмы позволили полностью исключить утечку экспертных промптов (0%) и снизить утечку пользовательских компонентов до 14.8%. Достижение нулевого процента утечки экспертных промптов гарантирует конфиденциальность внутренних инструкций и логики GPT, в то время как снижение утечки пользовательских компонентов до 14.8% указывает на значительное повышение безопасности пользовательского кода и данных, интегрированных в систему. Данные показатели отражают эффективность предложенных мер по защите от несанкционированного доступа к критически важной информации и компонентам GPT.

Уязвимость GPT определяется тремя уровнями атак: текстовыми (A0A_0), с доступом к внешнему контенту (A1A_1) и с возможностью изменения знаний GPT (A2A_2).
Уязвимость GPT определяется тремя уровнями атак: текстовыми (A0A_0), с доступом к внешнему контенту (A1A_1) и с возможностью изменения знаний GPT (A2A_2).

Горизонты защиты: Обеспечение безопасности будущего ИИ-агентов

Непрерывный мониторинг истории чата является ключевым элементом защиты современных ИИ-агентов от потенциальных атак. Анализ последовательности взаимодействий позволяет выявлять аномальное поведение, такое как попытки внедрения вредоносного кода или манипулирования системой через специально разработанные запросы. В режиме реального времени, система способна обнаруживать признаки атак, например, неожиданные изменения в стиле общения, запросы, выходящие за рамки ожидаемого функционала, или повторные попытки обойти установленные ограничения. Такой подход позволяет не только оперативно реагировать на угрозы, блокируя подозрительные запросы и изолируя скомпрометированные сессии, но и собирать ценные данные для улучшения алгоритмов обнаружения и предотвращения атак в будущем. Эффективность этой стратегии заключается в способности системы адаптироваться к новым видам атак, основываясь на анализе поступающей информации и постоянном обучении.

Для разработки всесторонних стратегий безопасности искусственного интеллекта необходимо глубокое понимание взаимодействия больших языковых моделей (LLM), инструментов и знаний, которыми они оперируют. Исследования показывают, что уязвимости часто возникают не в самой модели, а на стыке её возможностей и внешних инструментов, к которым она получает доступ. Например, LLM, использующая поисковую систему для получения информации, может стать жертвой манипуляций, если поисковые запросы будут скомпрометированы или результаты искажены. Понимание того, как LLM интерпретирует и использует полученные знания, а также как различные инструменты расширяют её функциональность, позволяет выявлять и устранять потенциальные векторы атак. Игнорирование этой взаимосвязи приводит к неполной оценке рисков и разработке неэффективных мер защиты, оставляя систему уязвимой для сложных и непредсказуемых атак.

Для обеспечения безопасности будущих поколений ИИ-агентов, критически важным представляется заблаговременное моделирование угроз и оценка уязвимостей. Этот проактивный подход позволяет не просто реагировать на уже возникшие атаки, но и предвидеть потенциальные риски, связанные с развитием сложных систем на базе больших языковых моделей. Исследования в данной области направлены на выявление слабых мест в архитектуре агентов, включая уязвимости в используемых инструментах и источниках знаний. Регулярное проведение подобных оценок, с имитацией различных сценариев атак, позволяет разработчикам заблаговременно внедрять защитные механизмы и повышать устойчивость систем к различным видам манипуляций и несанкционированного доступа. Такой подход позволяет перейти от реактивной защиты к проактивному управлению рисками, что особенно важно в контексте быстрого развития и усложнения ИИ-технологий.

Для обеспечения долгосрочной безопасности и надёжности GPT-моделей необходим совместный подход, объединяющий усилия исследователей, разработчиков и экспертов в области информационной безопасности. Только комплексное взаимодействие между этими группами позволит эффективно выявлять и нейтрализовать возникающие угрозы, а также разрабатывать устойчивые механизмы защиты. Исследователи, занимающиеся изучением фундаментальных свойств и уязвимостей языковых моделей, предоставляют критически важные знания. Разработчики, создающие и внедряющие эти модели, несут ответственность за реализацию мер безопасности на практике. Эксперты по безопасности, в свою очередь, обеспечивают анализ рисков, тестирование систем и разработку стратегий реагирования на инциденты. Совместная работа этих специалистов позволит создать более надёжные и безопасные GPT-системы, способные противостоять современным и будущим угрозам, и укрепить доверие к искусственному интеллекту в целом.

На данной странице можно настроить и создать собственных GPT-агентов.
На данной странице можно настроить и создать собственных GPT-агентов.

Исследование уязвимостей GPTs выявляет закономерную сложность систем, стремящихся к универсальности. Подобно тому, как любое упрощение несет в себе потенциальную цену в будущем, стремление к созданию всеобъемлющих агентов неизбежно порождает уязвимости. Как отмечал Андрей Колмогоров: «Математика — это искусство открывать закономерности в хаосе». В данном контексте, выявление уязвимостей — это обнаружение закономерностей в кажущемся хаосе взаимодействия с ИИ, признание того, что даже самые сложные системы не застрахованы от ошибок и злоупотреблений. Особую значимость приобретает проблема утечки информации, ведь каждая система, накапливая знания, формирует свою «память», а технический долг в данном случае — это не просто ошибки в коде, а сама эта память, уязвимая к внешнему воздействию.

Что дальше?

Представленное исследование выявляет закономерности уязвимостей в GPT-агентах — не столько неожиданные провалы, сколько ожидаемые симптомы энтропии. Каждый сбой — сигнал времени, отражение сложности систем, которые мы пытаемся обуздать. Очевидно, что существующие защиты не способны остановить неизбежное — эрозию безопасности, вызванную не только прямыми атаками, но и внутренними несовершенствами самой архитектуры. Важно осознать, что совершенство в этой области — лишь предел, к которому можно стремиться, но никогда не достичь.

Необходим рефакторинг — не просто исправление ошибок, но диалог с прошлым, анализ причин уязвимостей на фундаментальном уровне. Следующим шагом представляется исследование не только методов защиты от известных атак, но и разработка систем, способных предвидеть и нейтрализовать новые угрозы. Особое внимание следует уделить вопросам самообучения и адаптации, позволяющим агентам эволюционировать в соответствии с меняющимся ландшафтом угроз.

Вопрос не в том, чтобы создать абсолютно безопасные системы, а в том, чтобы научиться жить с их несовершенством, признавая, что каждая уязвимость — это урок, каждая атака — возможность для роста. Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно, сохраняя функциональность и адаптируясь к неизбежному течению времени.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.00136.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-03 02:07