Искусственный интеллект под ударом: как взломать систему

Автор: Денис Аветисян

Новая методика динамического тестирования на проникновение выявляет скрытые уязвимости в современных языковых моделях.

В отличие от традиционных тестов безопасности агентов, оценивающих модели в фиксированной среде с использованием шаблонных атак, предложенный подход DREAM внедряет многоагентного атакующего, способного анализировать модели в разнообразных условиях, где централизованный Кондуктор обеспечивает логические связи между средами, а взаимодействующий Рэйтер и Сандбокс совместно оценивают и корректируют состояния атаки, что позволяет выявлять уязвимости, недоступные для статических и односредовых проверок.

Представлен фреймворк DREAM для автоматической генерации многоступенчатых атак в различных средах, демонстрирующий неспособность ИИ отслеживать долгосрочные вредоносные намерения и обеспечивать контекстную безопасность.

"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

Несмотря на растущую популярность больших языковых моделей (LLM) в качестве агентов, способных взаимодействовать со сложными цифровыми средами, существующие методы оценки их безопасности часто не учитывают адаптивные, многоступенчатые атаки. В данной работе представлена платформа ‘DREAM: Dynamic Red-teaming across Environments for AI Models’ — новый подход к систематической оценке LLM-агентов посредством динамических, кросс-средовых атак, использующих граф уязвимостей и алгоритм построения цепочек действий. Эксперименты выявили критическую уязвимость современных агентов — неспособность отслеживать долгосрочные злонамеренные намерения и поддерживать контекстную безопасность, что приводит к успеху атак в более чем 70% случаев. Позволит ли предложенный фреймворк DREAM разработать более устойчивые и безопасные LLM-агенты, способные эффективно противостоять сложным угрозам в реальных условиях?

Иллюзия Безопасности: Эволюция Угроз

Традиционные методы обеспечения безопасности, основанные на статических барьерах и сигнатурах, все чаще оказываются неэффективными перед лицом постоянно усложняющихся атак. Раньше защита строилась на предотвращении известных угроз, однако современные злоумышленники используют динамические и адаптивные техники, обходя эти статичные защиты. Атаки становятся более целенаправленными и используют уязвимости «нулевого дня», а также методы социальной инженерии, чтобы обойти технические препятствия. Постоянное развитие вредоносного программного обеспечения и тактик атак требует перехода к более гибким и проактивным системам защиты, способным анализировать поведение и выявлять аномалии, а не просто реагировать на известные угрозы. Это означает, что надеяться исключительно на межсетевые экраны и антивирусные программы уже недостаточно для обеспечения надежной защиты в современном цифровом ландшафте.

Современные агенты, основанные на больших языковых моделях (LLM), несмотря на свою впечатляющую способность к обработке информации, демонстрируют уязвимости при взаимодействии с несколькими системами одновременно. Исследования показывают, что сложность координации действий между различными программными интерфейсами и базами данных создает возможности для злоумышленников. Ошибки в логике, возникающие при переходе между системами, могут приводить к неверным решениям или непреднамеренному раскрытию конфиденциальной информации. В частности, агенты часто испытывают трудности при обработке противоречивой информации, полученной из разных источников, что может приводить к дестабилизации их работы и повышению риска успешных атак. Таким образом, несмотря на потенциал LLM-агентов, необходимо уделять особое внимание укреплению их устойчивости к многосистемным уязвимостям.

Исследования выявили существенную уязвимость современных больших языковых моделей (LLM), проявляющуюся в их контекстной хрупкости. Агенты, основанные на этих моделях, демонстрируют нестабильность при взаимодействии с различными системами, что создает возможности для эксплуатации. Средний показатель контекстной изоляции, зафиксированный в ходе тестирования, составляет от 44.90% до 51.44%, что указывает на ограниченную способность моделей сохранять последовательность и точность рассуждений при изменении контекста. Эта проблема подчеркивает необходимость разработки более надежных механизмов обеспечения контекстной целостности, чтобы предотвратить манипулирование и несанкционированный доступ к системам, управляемым этими агентами.

Предложенный фреймворк DREAM использует многоагентную генерацию атак и контекстуализированный поиск с подкреплением для динамического планирования сложных, межсредовых атак, что позволяет выявлять системные уязвимости путём последовательного использования информации из разных сред.

DREAM: Автоматизация Поиска Слабых Мест

Фреймворк DREAM предоставляет автоматизированный подход к генерации и оценке динамичных, многоступенчатых цепочек атак, направленных на LLM-агентов. В отличие от статических, предопределенных атак, DREAM способен самостоятельно формировать последовательность действий, адаптируясь к конкретной модели и ее защитным механизмам. Автоматизация включает в себя не только генерацию последовательности запросов, но и оценку эффективности каждой стадии и всей цепочки в целом, что позволяет выявлять уязвимости и разрабатывать более сложные и эффективные стратегии атак. Процесс включает в себя планирование, выполнение и анализ, позволяя оценить устойчивость LLM-агентов к различным типам атак и определить оптимальные методы защиты.

Фреймворк DREAM использует Межсредовый Адверсарный Граф Знаний (CE-AKG) для объединения информации, полученной из различных сред выполнения и моделей. CE-AKG представляет собой структурированное хранилище, содержащее данные об уязвимостях, векторах атак и возможных реакциях агентов ИИ. Он позволяет DREAM агрегировать и анализировать информацию из различных источников, включая результаты предыдущих атак, данные об особенностях конкретных моделей и общедоступные базы данных уязвимостей. Это обеспечивает более полное понимание ландшафта угроз и позволяет генерировать более эффективные и адаптированные к конкретной среде атаки цепочки действий.

Алгоритм контекстно-ориентированного направляемого поиска (C-GPS) предназначен для планирования многоступенчатых атак на LLM-агентов, динамически адаптируясь к изменяющимся условиям в процессе эксплуатации. C-GPS использует стратегию планирования на основе политики, которая учитывает текущий контекст взаимодействия с агентом для выбора оптимальной последовательности действий. В ходе тестирования, C-GPS продемонстрировал 76%-ный уровень успешности атак на различные модели LLM, что свидетельствует о его эффективности в автоматизированном выявлении уязвимостей и эксплуатации.

Увеличение количества взаимодействующих сред приводит к линейному росту эффективности атак, что подтверждает способность CE-AKG объединять разрозненную информацию для проведения более сложных и результативных взломов, о чём свидетельствует расширение разброса результатов при увеличении числа сред.

Каскад Уязвимостей: Междоменная Эксплуатация

Атаки, охватывающие различные среды (Cross-Environment Attack Chains), выявляют уязвимости, возникающие из-за недостаточной корреляции между системами. Отсутствие четко определенных и контролируемых границ между системами ($System Boundaries$) позволяет злоумышленникам перемещаться между ними, используя уязвимости в одной системе для компрометации других. Недостаточная интеграция систем мониторинга и реагирования на инциденты усугубляет проблему, затрудняя обнаружение и предотвращение атак, распространяющихся по нескольким средам. Ключевым фактором является отсутствие единого представления о рисках и уязвимостях во всех системах, что приводит к неэффективному распределению ресурсов безопасности и снижению общей устойчивости инфраструктуры.

Атаки, использующие независимость аутентификации и преобразование типов сущностей, позволяют злоумышленникам беспрепятственно перемещаться между различными доменами безопасности. Независимость аутентификации возникает, когда системы полагаются на отдельные механизмы проверки подлинности, что позволяет злоумышленнику, успешно прошедшему аутентификацию в одном домене, использовать эти учетные данные или их производные в другом домене без дополнительной проверки. Преобразование типов сущностей подразумевает способность злоумышленника изменять атрибуты или идентификаторы объекта в системе, чтобы он был интерпретирован как другой тип объекта, обладающий иными привилегиями или доступом. Комбинация этих двух техник позволяет злоумышленнику обходить ограничения, установленные между доменами, и получать доступ к ресурсам, которые в противном случае были бы недоступны.

Атаки, выходящие за рамки простых нарушений безопасности, часто проявляются как многоступенчатые (long-chain) атаки, приводящие к эффекту домино и каскаду отказов. Анализ показывает, что успешная эксплуатация одной уязвимости может служить отправной точкой для последовательного обхода нескольких уровней защиты, где компрометация каждого последующего элемента инфраструктуры облегчается предыдущей. Такая последовательность позволяет злоумышленникам обойти традиционные механизмы обнаружения, ориентированные на изолированные инциденты, и достичь более значительного воздействия, распространяя угрозу по всей сети. Последствия подобных атак могут включать нарушение целостности данных, отказ сервисов и финансовые потери.

Анализ проведенных атак демонстрирует статистическую значимость каскадных атак, возникающих при эксплуатации междоменных уязвимостей. Полученное значение p-value, менее 0.001, подтверждает наличие синергетического эффекта в длинных цепочках атак. Это означает, что вероятность возникновения подобной последовательности событий не случайна, а обусловлена взаимосвязанностью уязвимостей в различных системах и доменах. Статистическая значимость подтверждает, что эксплуатация уязвимостей в одной системе может существенно повысить вероятность успешной эксплуатации в других, приводя к лавинообразному распространению ущерба.

Анализ распределения итоговых оценок для каждой модели при увеличении числа переходов между средами (от 0 до 4) демонстрирует разнородные паттерны уязвимости.

Устойчивость в Будущем: Импликации и Перспективы

Исследование подчеркивает необходимость кардинального изменения подхода к обеспечению безопасности, отходя от концепции изолированных систем защиты к целостному и взаимосвязанному подходу. Традиционные методы, фокусирующиеся на укреплении отдельных компонентов, оказываются недостаточными перед лицом сложных и адаптивных угроз. Вместо этого, требуется рассматривать систему в целом, учитывая взаимодействие между её элементами и потенциальные каскадные эффекты. Такой подход предполагает создание сети взаимосвязанных защитных механизмов, способных не только отражать атаки, но и предвидеть их, адаптироваться к изменяющимся условиям и обеспечивать устойчивость системы в целом. Переход к подобной парадигме требует не только разработки новых технологий, но и изменения принципов проектирования и управления системами безопасности, что, в свою очередь, откроет путь к созданию более надежных и устойчивых решений в будущем.

Активное выявление уязвимостей, с использованием инструментов вроде DREAM, становится ключевым элементом обеспечения безопасности в будущем. Вместо пассивной защиты, реагирующей на уже произошедшие атаки, подобные системы позволяют предвидеть потенциальные угрозы и нейтрализовать их до того, как они смогут нанести ущерб. DREAM, моделируя различные сценарии атак и выявляя слабые места в системах искусственного интеллекта, предоставляет возможность для заблаговременного укрепления защиты и повышения устойчивости к киберугрозам. Такой проактивный подход позволяет не просто отражать существующие атаки, но и формировать более надежные и адаптивные системы, способные противостоять новым и неизвестным угрозам в динамично меняющемся цифровом ландшафте.

Исследования показали, что протестированные модели искусственного интеллекта продемонстрировали ограниченную устойчивость к атакам, реализованным в рамках фреймворка DREAM. Общий балл, оценивающий их защищенность, колебался в диапазоне от 36.62 до 41.06, что указывает на значительные уязвимости в текущих системах. Полученные результаты подчеркивают необходимость разработки более надежных механизмов защиты и упреждающего выявления потенциальных угроз для повышения безопасности и стабильности функционирования искусственного интеллекта в различных областях применения. Низкий показатель устойчивости свидетельствует о том, что существующие подходы к обеспечению безопасности нуждаются в существенной модернизации и адаптации к новым типам атак.

Более глубокое понимание контекстной хрупкости искусственного интеллекта имеет решающее значение для создания устойчивых и адаптивных агентов. Исследования показывают, что даже незначительные изменения в контексте могут привести к неожиданным сбоям в работе ИИ, что подчеркивает необходимость разработки систем, способных воспринимать и адаптироваться к меняющимся условиям. Развитие таких систем требует не просто улучшения алгоритмов, но и создания моделей, учитывающих взаимосвязи между различными элементами контекста и предсказывающих влияние этих изменений на поведение ИИ. Такой подход позволит создавать агентов, способных не только решать поставленные задачи, но и сохранять работоспособность в условиях неопределенности и непредвиденных обстоятельств, что является ключевым фактором для успешного применения ИИ в реальном мире.

Результаты исследования Conductor показывают, что усложнение планирования последовательно повышает эффективность атак на все целевые модели, независимо от длины цепочки.

Исследование демонстрирует, что современные языковые модели уязвимы к динамическим атакам, разворачивающимся в различных средах. Разработчики стремятся к усложнению, добавляя новые функции и слои защиты, однако, как показывает практика, истинная безопасность достигается путём упрощения и очищения. Линус Торвальдс однажды заметил: «Самое сложное — это удержаться от добавления новых функций». В контексте DREAM, это наблюдение особенно актуально: неспособность отслеживать долгосрочный злой умысел и поддерживать контекстную безопасность является прямым следствием излишней сложности, а не недостатка функциональности. Разоблачение этой уязвимости подчеркивает необходимость сосредоточиться на фундаментальной простоте и надежности, а не на бесконечном наращивании возможностей.

Куда же дальше?

Представленная работа обнажает не столько уязвимости конкретных языковых моделей, сколько фундаментальную хрупкость контекста в системах, стремящихся к «интеллекту». DREAM демонстрирует, что способность к долгосрочному планированию и отслеживанию скрытых намерений — не просто желательная функция, но необходимое условие для хоть какой-то надежности. По сути, обнаруженное — не ошибка реализации, а неизбежное следствие упрощенного представления о разуме.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на разработке механизмов «мета-осознанности» для моделей — способности анализировать собственные рассуждения и выявлять потенциально вредоносные цепочки действий. Однако, следует признать, что стремление к полной «непробиваемости» — иллюзия. Любая система, способная к обучению и адаптации, неминуемо обречена на уязвимость перед новым, непредсказуемым злоупотреблением.

Наиболее плодотворным направлением представляется не усиление защиты, а развитие методов динамического выявления и нейтрализации атак в процессе их выполнения. Задача заключается не в предотвращении любого вреда, а в минимизации его последствий, признавая, что абсолютная безопасность — это не цель, а утопия. Ибо, в конечном счете, суть не в том, чтобы создать идеальную защиту, а в том, чтобы научиться жить с неизбежной хрупкостью.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.19016.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-24 03:03