Хамелеон: Как обмануть искусственный интеллект с помощью изображений

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что системы искусственного интеллекта, обрабатывающие изображения и текст, уязвимы к незаметным манипуляциям с помощью изменения масштаба изображений.

"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

Адаптивная схема атак Chameleon использует цикл обратной связи для оптимизации возмущений, позволяя системе динамически подстраиваться и повышать эффективность атак.

Исследователи продемонстрировали, что адаптивные атаки, основанные на изменении размеров изображений, позволяют обходить системы защиты и влиять на решения мультимодальных моделей.

Несмотря на растущую мощь мультимодальных систем искусственного интеллекта, их уязвимость к скрытым манипуляциям остается недооцененной. В работе «Chameleon: Adaptive Adversarial Agents for Scaling-Based Visual Prompt Injection in Multimodal AI Systems» представлен новый подход к реализации состязательных атак, эксплуатирующих стандартные операции масштабирования изображений. Показано, что разработанная платформа Chameleon, использующая адаптивных агентов, способна успешно внедрять невидимые для человека визуальные подсказки, влияющие на принятие решений моделями. Не откроет ли это новые векторы атак на системы, полагающиеся на предобработку мультимодальных данных, и какие меры защиты необходимо разработать?

Визуально-языковые модели: иллюзия безопасности

Визуально-языковые модели, такие как Gemini-2.5-Flash, становятся все более распространенными в различных приложениях, от автоматической генерации подписей к изображениям до помощи в принятии решений. Однако, их работа основана на предварительной обработке визуальной информации, что создает потенциальную уязвимость. Эти модели не анализируют исходное изображение напрямую, а полагаются на преобразованные данные, полученные после операций масштабирования, нормализации и других стандартных процедур. Эта зависимость от обработанных изображений открывает возможности для злоумышленников, которые могут манипулировать данными на этапе предварительной обработки, внедряя скрытые инструкции или вредоносные запросы, невидимые для человеческого глаза, и обходя встроенные механизмы безопасности. Таким образом, повышенная распространенность этих моделей требует внимательного анализа и разработки эффективных методов защиты от подобных атак, направленных на манипулирование входными данными.

Стандартные этапы предварительной обработки изображений, используемые в моделях, объединяющих зрение и язык, такие как изменение масштаба или нормализация, могут быть незаметно модифицированы для внедрения вредоносных запросов. Исследования показывают, что незначительные изменения в пикселях во время этих операций, невидимые для человеческого глаза, способны обойти встроенные механизмы безопасности. Эти манипуляции позволяют злоумышленникам внедрять скрытые инструкции, которые заставляют модель выполнять нежелательные действия или раскрывать конфиденциальную информацию, несмотря на существующие фильтры и ограничения. Таким образом, кажущаяся безобидной предварительная обработка изображений представляет собой уязвимость, требующую пристального внимания для обеспечения надежности и безопасности подобных систем.

Архитектура агента Chameleon интегрирована в специализированный конвейер многоагентной системы.

Адаптивные атаки: когда статика бессильна

Традиционные adversarial-атаки, основанные на применении фиксированных возмущений к входным данным, демонстрируют сниженную эффективность против устойчивых визуальных языковых моделей (ВЯМ). В отличие от них, адаптивные adversarial-атаки динамически изменяют эти возмущения, основываясь на отклике модели. Этот подход позволяет атакующему корректировать возмущения в процессе атаки, стремясь максимизировать влияние на интерпретацию изображения моделью и обходя механизмы защиты, реализованные в устойчивых ВЯМ. Динамическая адаптация позволяет более эффективно преодолевать защиту, чем использование заранее определенных, статических возмущений.

Адаптивные атаки на визуальные языковые модели (ВЯМ) требуют применения стратегии оптимизации для эффективного поиска в пространстве возмущений. Этот процесс включает в себя итеративное изменение входного изображения с целью максимизации влияния на интерпретацию модели. Оптимизация необходима, поскольку простое добавление фиксированных возмущений часто оказывается неэффективным против устойчивых ВЯМ. Стратегия оптимизации определяет, как исследовать различные комбинации возмущений, оценивать их воздействие на выходные данные модели и выбирать наиболее эффективные возмущения для достижения желаемого результата, например, неправильной классификации изображения или генерации неверного текстового описания.

Для уточнения возмущений, направленных на обман моделей визуального понимания (VLMs), применяются методы оптимизации, такие как Hill-Climbing и генетические алгоритмы. Оба подхода используют сигнал вознаграждения (Reward Signal) для количественной оценки успеха атаки и направления процесса оптимизации в пространстве возмущений. В ходе экспериментов генетический алгоритм продемонстрировал более высокую эффективность, достигнув на 4% более высокий показатель успешных атак по сравнению с методом Hill-Climbing, что указывает на его превосходство в поиске оптимальных возмущений для обхода защитных механизмов VLM.

Chameleon: адаптивная атака на этапе предобработки

Чеймелеон — это новый фреймворк, который итеративно уточняет возмущения изображений непосредственно в процессе предварительной обработки, в частности, при операциях изменения масштаба. В отличие от традиционных атак, применяемых к исходному изображению, Чеймелеон модифицирует изображение внутри конвейера предварительной обработки, что позволяет обойти некоторые механизмы защиты. Фреймворк использует особенности алгоритмов масштабирования, таких как бикубическая, билинейная интерполяция и метод ближайшего соседа, для внедрения тонких, но эффективных вредоносных подсказок. Итеративный процесс позволяет оптимизировать возмущения таким образом, чтобы максимизировать влияние на визуальные языковые модели (VLM) при минимальном визуальном искажении изображения.

Механизм Chameleon использует методы изменения масштаба изображения, такие как бикубическая, билинейная интерполяция и метод ближайшего соседа, для внедрения скрытых вредоносных подсказок. В процессе масштабирования, алгоритм аккуратно модифицирует значения пикселей, вводя незначительные, но целенаправленные искажения, которые остаются практически незаметными для человеческого глаза. Эти модификации, действуя как невидимая «подсказка», способны повлиять на классификацию изображений визуальными языковыми моделями (VLM) без существенного изменения визуального восприятия изображения человеком.

Эффективность Chameleon оценивается с помощью двух ключевых метрик: нормализованного $L_2$ расстояния для измерения перцептивной деформации и частоты манипулирования решениями (Decision Manipulation Rate) для отслеживания влияния на классификацию визуальных языковых моделей (VLM). Экспериментальные данные демонстрируют, что атака обеспечивает успешность в 87-91% случаев при использовании незаметных возмущений, что подтверждается нормализованным $L_2$ расстоянием менее 0.1. Данный показатель указывает на то, что внесенные изменения в изображение практически не воспринимаются человеческим глазом, при этом значительно влияют на результаты классификации VLM.

Реальные условия и перспективы развития: когда теория встречается с практикой

Практическое применение Chameleon, как и многих адаптивных атак, сталкивается с ограничениями, обусловленными квотами API, устанавливающими лимит на количество запросов к визуальной языковой модели (VLM). Исследование показало, что оптимизация методом восхождения на холм (Hill-Climbing Optimization) демонстрирует вычислительную эффективность, требуя в среднем от 12.5 до 15.8 API-вызовов на одну попытку. Это свидетельствует о возможности реализации атак с относительно небольшим количеством запросов, однако успешность и скорость подобных методов всё равно напрямую зависят от установленных ограничений API и требуют разработки стратегий для их обхода или смягчения. В конечном счете, как и всегда, реальность вносит свои коррективы в любые, даже самые элегантные, решения.

Успех Chameleon демонстрирует критическую необходимость в разработке более надежных методов предварительной обработки данных и стратегий состязательного обучения для снижения уязвимости визуальных языковых моделей. Исследования показали, что при использовании определенного запроса, вероятность успешной атаки достигает 93%, что указывает на существенные пробелы в текущих механизмах защиты. В связи с этим, акцент на усовершенствование этапов предобработки и внедрение эффективных методов состязательного обучения представляются ключевыми для повышения устойчивости моделей к подобным атакам и обеспечения надежности их прогнозов в реальных условиях эксплуатации. Иначе, рано или поздно, любой «прорыв» найдет свою уязвимость.

Перспективные исследования направлены на использование многоагентных систем для параллельного осуществления атак и обхода ограничений API, что позволит повысить эффективность и незаметность подобных методов. Такой подход предполагает распределение задачи между несколькими агентами, каждый из которых выполняет определенную часть атаки, что значительно сокращает общее время и количество запросов к целевой модели. Успешные атаки, реализованные в рамках данного исследования, показали снижение уверенности модели в своих предсказаниях в среднем на 0.18-0.21, что указывает на существенное влияние подобных методов на надежность визуальных языковых моделей и подчеркивает необходимость разработки более устойчивых механизмов защиты. Каждая новая «революция» рождает новые проблемы, и мы, инженеры, обречены вечно искать способы их решения.

Исследование демонстрирует, что даже самые передовые модели обработки изображений и языка не застрахованы от манипуляций, основанных на кажущихся безобидными операциями масштабирования. По сути, уязвимость кроется в самой природе предобработки данных — попытке упростить входные данные для модели неизбежно приводит к потере информации, которую и использует атакующий. Как метко заметил Пол Эрдёш: «В математике нет ничего практичного, и в практическом нет ничего математического». Это наблюдение применимо и здесь: элегантная теория обработки изображений разбивается о суровую реальность цифрового мира, где каждая оптимизация несет в себе потенциальную брешь в безопасности. Похоже, что CI/CD — это лишь храм, где молятся о том, чтобы очередная «оптимизация» не сломала всю систему.

Куда всё это ведёт?

Работа демонстрирует, что уязвимости в обработке изображений — не просто досадная погрешность, а фундаментальная проблема. Уменьшение разрешения картинки, как оказалось, — не защита, а удобный вектор атаки. И это не удивительно. Каждая «cloud-native» архитектура, обещающая масштабируемость и гибкость, на деле оказывается лишь более сложной поверхностью для поиска багов. Кажется, что вместо того, чтобы писать код, мы просто оставляем комментарии будущим археологам, объясняя, почему этот конкретный кусок железа внезапно начал выдавать абракадабру.

Впрочем, само по себе обнаружение уязвимости — это лишь половина дела. Главный вопрос — как сделать системы хоть немного более устойчивыми? Попытки создать «непробиваемые» модели обречены на провал. Если система стабильно падает, значит, она хотя бы последовательна. Более перспективным представляется поиск способов быстрого обнаружения и локализации атак, хотя бы для того, чтобы ограничить ущерб. Или, возможно, стоит просто смириться с тем, что идеальной безопасности не существует.

В конечном счете, эта работа — напоминание о том, что за красивыми словами о «мультимодальных агентах» скрываются всё те же самые алгоритмы, подверженные тем же самым ошибкам. И, как всегда, продюсер найдёт способ сломать элегантную теорию. Следующим шагом, вероятно, станет поиск способов автоматической генерации атак, что, несомненно, приведёт к новой гонке вооружений. И так по кругу.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04895.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-06 09:08