Искусственный интеллект под прицелом: оценка рисков для финансовых сервисов

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет автоматически выявлять уязвимости в системах на основе больших языковых моделей, используемых в финансовом секторе.

"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

Предлагается фреймворк для оценки рисков и автоматизированного тестирования безопасности больших языковых моделей в контексте финансовых услуг.

Несмотря на широкое внедрение больших языковых моделей (LLM) в финансовый сектор, существующие методы оценки их безопасности часто не учитывают специфические риски, связанные с регулируемой деятельностью. В работе ‘Risk-Adjusted Harm Scoring for Automated Red Teaming for LLMs in Financial Services’ предложен комплексный подход к оценке уязвимостей LLM в банковской сфере, страховании и финансовых услугах, включающий в себя таксономию финансовых рисков, автоматизированную процедуру «красного командования» и новую метрику — Risk-Adjusted Harm Score (RAHS). Полученные результаты демонстрируют, что повышение вероятности успешных атак и адаптивное взаимодействие с моделью приводят к эскалации и раскрытию более серьезной, практически применимой финансовой информации. Не потребуются ли более чувствительные к рискам методы оценки для обеспечения безопасного и надежного внедрения LLM в реальных финансовых приложениях?

Растущие Угрозы в Экосистеме Больших Языковых Моделей

В финансовом секторе наблюдается стремительное внедрение больших языковых моделей (БЯМ) для автоматизации различных процессов, включая оценку кредитных рисков, обнаружение мошеннических операций и обслуживание клиентов. Однако, эта интеграция создает новые уязвимости в системе безопасности. В отличие от традиционных финансовых приложений, БЯМ функционируют на основе вероятностных моделей и обработки естественного языка, что делает их восприимчивыми к специфическим типам атак, таким как «подсказки» (prompt injection) и манипуляции входными данными. Эти атаки могут позволить злоумышленникам обходить механизмы контроля, извлекать конфиденциальную информацию или даже заставлять модель совершать несанкционированные транзакции, что представляет серьезную угрозу для финансовой стабильности и безопасности данных клиентов.

Традиционные методы защиты, такие как межсетевые экраны и антивирусное программное обеспечение, оказываются неэффективными против атак, направленных на эксплуатацию особенностей поведения больших языковых моделей (LLM). Эти модели, в отличие от традиционного программного обеспечения, не работают по жестко заданным правилам, а генерируют ответы на основе вероятностных моделей. Злоумышленники могут использовать эту особенность, формулируя запросы, которые обходят стандартные фильтры и заставляют LLM выдавать конфиденциальную информацию или выполнять несанкционированные действия. Атаки, основанные на манипулировании входными данными — так называемые «prompt injections» — позволяют обходить встроенные механизмы безопасности и получать доступ к скрытым функциям модели. Таким образом, для защиты от новых угроз требуется разработка специализированных методов обнаружения и предотвращения атак, учитывающих уникальную архитектуру и принципы работы LLM.

Растущая интеграция больших языковых моделей (LLM) в финансовые системы и другие критически важные области открывает новые возможности для злоумышленников. Потенциал использования LLM для осуществления мошеннических схем, обхода санкций и других противоправных действий требует разработки и внедрения превентивных мер безопасности. Недостаточно полагаться на традиционные методы защиты, поскольку LLM обладают способностью адаптироваться и обходить существующие барьеры. Эффективная стратегия безопасности должна включать в себя постоянный мониторинг, анализ поведения модели, а также разработку алгоритмов, способных выявлять и предотвращать попытки злоупотребления. Пренебрежение этими мерами может привести к значительным финансовым потерям и репутационным рискам, подчеркивая необходимость активного подхода к обеспечению безопасности LLM.

Проактивная Безопасность: Red Teaming и Автоматизированная Оценка

Адаптивный многоходовый Red Teaming представляет собой динамический подход к выявлению уязвимостей в системах защиты больших языковых моделей (LLM), имитирующий стратегии реальных злоумышленников. В отличие от одноходовых атак, этот метод предполагает последовательность взаимодействий с LLM, где каждая последующая попытка адаптируется на основе ответа модели. Это позволяет выявить более сложные уязвимости, которые могут остаться незамеченными при простых проверках. В процессе Red Teaming используются разнообразные техники, включая перефразирование запросов, использование обходных фраз и эксплуатацию особенностей логики модели, что приближает тестирование к реальным сценариям атак и позволяет оценить устойчивость LLM к сложным и адаптивным угрозам.

Автоматизированная оценка безопасности, использующая инструменты вроде LLM Judges (оценивающих моделей), позволяет проводить масштабируемые и непрерывные проверки безопасности больших языковых моделей (LLM). В отличие от ручных тестов, автоматизация обеспечивает возможность быстрого анализа больших объемов входных данных и выявления уязвимостей в режиме реального времени. LLM Judges, обученные на специфических критериях безопасности, могут оценивать ответы LLM на предмет соответствия заданным политикам и выявлять потенциально опасные или нежелательные результаты. Такой подход позволяет существенно снизить затраты на тестирование и обеспечить постоянный мониторинг безопасности LLM в динамично меняющейся среде угроз.

Эффективность методов проактивной безопасности, таких как red teaming и автоматизированная оценка LLM, напрямую зависит от наличия четкого и структурированного эталона для тестирования. В данном контексте используется FinRedTeamBench — бенчмарк, включающий 989 специально разработанных adversarial prompts, ориентированных на выявление уязвимостей в моделях, работающих с финансовой тематикой. Данный набор запросов позволяет проводить систематическую оценку устойчивости LLM к различным типам атак, специфичным для финансовой сферы, и обеспечивает количественную метрику для сравнения эффективности различных стратегий защиты.

Количественная Оценка Риска: Новая Рамка Оценки Вреда

Традиционные метрики безопасности, как правило, концентрируются на фиксации факта возникновения финансовых инцидентов, связанных с большими языковыми моделями (LLM), не оценивая при этом степень нанесенного ущерба. Данный подход не позволяет адекватно оценить реальный финансовый риск, поскольку простое подсчет количества случаев не отражает масштаб потерь, связанных с каждым инцидентом. Например, система может зафиксировать сотни случаев мошеннических транзакций, но не учитывать, что одна из них привела к потере значительной суммы средств. В результате, существующие метрики часто недооценивают истинный финансовый вред, затрудняя разработку эффективных мер по смягчению рисков и принятию обоснованных решений в области безопасности.

Разработка надежной таксономии финансового вреда является критически важной для систематизации и понимания способов, которыми большие языковые модели (LLM) могут использоваться для осуществления злонамеренных действий, в частности, манипулирования рынком и отмывания денег. Такая таксономия должна включать четкую классификацию типов вреда, масштабы его потенциального воздействия, а также конкретные сценарии использования LLM для осуществления этих действий. Важно, чтобы классификация учитывала различные векторы атак, такие как генерация вводящей в заблуждение информации, автоматизация мошеннических схем и содействие незаконным финансовым операциям. Четкая категоризация позволяет проводить более точную оценку рисков и разрабатывать эффективные меры по их смягчению.

Оценка риска, корректированная на потенциальный ущерб (RAHS), представляет собой расширение существующих метрик, объединяющее в себе обнаружение ошибок, оценку степени их серьезности и анализ наличия оговорок. RAHS позволяет получить более полную картину риска, поскольку учитывает не только факт возникновения ошибки, но и ее потенциальное влияние. Шкала оценки RAHS варьируется от -0.6 до 0.5, где отрицательные значения указывают на повышенный уровень риска, а положительные — на пониженный. Данная метрика позволяет количественно оценить вероятность и масштаб финансового ущерба, связанного с использованием больших языковых моделей (LLM), и служит инструментом для приоритезации мер по снижению рисков.

Расшифровка Уязвимостей: От Обнаружения к Предотвращению

Атаки, известные как “jailbreak”, демонстрируют, что даже самые передовые языковые модели (LLM) обладают скрытыми уязвимостями в системах защиты. Эти атаки не полагаются на грубую силу, а используют тонкие манипуляции с входными данными, чтобы обойти установленные ограничения и заставить модель генерировать нежелательный или вредоносный контент. Исследования показывают, что злоумышленники могут использовать различные техники, например, перефразирование запросов или внедрение скрытых инструкций, чтобы эксплуатировать эти слабые места. Постоянный мониторинг, анализ новых векторов атак и разработка адаптивных механизмов защиты, способных оперативно реагировать на возникающие угрозы, становятся критически важными для обеспечения безопасной и надежной работы LLM. Это требует не только улучшения существующих систем фильтрации, но и создания принципиально новых подходов к защите, учитывающих динамичный характер угроз и способность злоумышленников к инновациям.

Параметр декодирования температуры оказывает непосредственное влияние на поведение больших языковых моделей (LLM). Более высокая температура делает выходные данные модели более случайными и креативными, но одновременно повышает вероятность генерации нежелательного или вредоносного контента. Исследования показывают, что намеренное увеличение температуры в процессе взаимодействия с LLM может значительно повысить вероятность успешной реализации атак, направленных на обход встроенных систем безопасности. В то время как низкая температура делает ответы более предсказуемыми и безопасными, она также может ограничивать способность модели к сложным рассуждениям и творчеству. Таким образом, управление температурой декодирования представляет собой ключевой аспект в обеспечении баланса между безопасностью и функциональностью больших языковых моделей, и требует внимательного рассмотрения в процессе их разработки и применения.

Эксперименты по “красному взлому” показали, что вероятность успешной атаки на некоторые языковые модели стремительно возрастает с каждым раундом взаимодействия, достигая 99.5% после всего пяти итераций. Это демонстрирует, что уязвимость не является статичной, а нарастает по мере продолжения диалога. Однако, применение многоходовой стратегии “красного взлома” оказалось эффективным инструментом для снижения интегрированной оценки риска, известной как RAHS (Risk-Adjusted Harm Score). Данный подход позволяет выявить и нейтрализовать слабые места в защите моделей, предотвращая генерацию потенциально опасного контента и повышая общую безопасность систем искусственного интеллекта.

Представленная работа акцентирует внимание на необходимости оценки рисков, связанных с применением больших языковых моделей в финансовой сфере. Исследование демонстрирует, что эффективность автоматизированного тестирования на проникновение (red teaming) без учета потенциального финансового ущерба является иллюзией. В этом контексте, слова Гегеля: «Всё действительное рационально, и всё рациональное действительно» (Всё реальное разумно, и всё разумное реально), приобретают особую значимость. Подобно тому, как философ подчеркивал взаимосвязь между разумом и реальностью, данная работа показывает, что оценка рисков и финансового вреда должны быть неотъемлемой частью любой системы оценки безопасности LLM, чтобы обеспечить соответствие между технологическим прогрессом и реальными последствиями.

Что дальше?

Представленная работа, стремясь оценить риски, связанные с уязвимостями больших языковых моделей в финансовой сфере, неизбежно поднимает вопрос о масштабируемости этики. Автоматизация красных команд, пусть и с учётом финансовых потерь, — это лишь отражение предубеждений тех, кто кодирует критерии «вреда». Неизбежно возникает вопрос: достаточно ли денежной оценки, чтобы охватить весь спектр потенциального ущерба — репутационного, социального, доверия? Каждой автоматизированной проверке на проникновение соответствует неявное утверждение о ценностях, которые защищаются, и о тех, которые игнорируются.

Следующим этапом представляется не просто повышение точности оценки рисков, но и разработка механизмов для включения в процесс оценки более широкого спектра этических соображений. Конфиденциальность не должна быть опцией, которую можно отметить галочкой, а принципом, заложенным в архитектуру системы. Необходимо исследовать, как можно формализовать и автоматизировать оценку не только финансовых потерь, но и долгосрочных последствий, связанных с предвзятостью моделей, манипулированием информацией и подрывом доверия к финансовым институтам.

Ускорение автоматизации без этической рефлексии — это ускорение к хаосу. Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке инструментов, которые позволят не просто выявлять уязвимости, но и оценивать этические последствия их эксплуатации, а также на создании систем, способных адаптироваться к меняющимся нормам и ценностям.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2603.10807.pdf

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

Смотрите также:

2026-03-12 23:04