Скрытые угрозы в цепочках AI-агентов: как обнаружить «лазейки» в поведении

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование выявляет существенные различия в обнаружении поведенческих бэкдоров между разными большими языковыми моделями и предлагает эффективный подход к решению этой проблемы.

"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

При обнаружении сгенерированного текста другими большими языковыми моделями, точность достигает в среднем 92.7% при использовании той же модели, но падает до 49.2% - уровня случайного угадывания - при попытке обнаружения текста, сгенерированного другой моделью. — При обнаружении сгенерированного текста другими большими языковыми моделями, точность достигает в среднем 92.7% при использовании той же модели, но падает до 49.2% — уровня случайного угадывания — при попытке обнаружения текста, сгенерированного другой моделью.

Работа демонстрирует значительный пробел в обобщающей способности методов обнаружения поведенческих бэкдоров между различными большими языковыми моделями и предлагает подход, ориентированный на модель, обеспечивающий 90,6% универсальной точности.

Несмотря на растущую интеграцию AI-агентов в корпоративные процессы, вопросы безопасности цепочек поставок программного обеспечения остаются недостаточно изученными. В работе ‘Cross-LLM Generalization of Behavioral Backdoor Detection in AI Agent Supply Chains’ представлено первое систематическое исследование обобщающей способности методов обнаружения поведенческих бэкдоров между различными большими языковыми моделями (LLM). Полученные результаты демонстрируют существенный разрыв в точности — от 92.7% внутри одной модели до 49.2% при переходе на другую, что эквивалентно случайному угадыванию. Возможно ли создание универсальных методов обнаружения, способных эффективно защитить AI-агенты, использующие компоненты из разных источников, и какие архитектурные особенности LLM наиболее критичны для обеспечения межмодельной обобщающей способности?

Угроза для ИИ-агентов нарастает

Интеллектуальные агенты, функционирующие на базе больших языковых моделей (БЯМ), всё активнее внедряются в сложные и разнообразные среды — от автоматизированных систем поддержки клиентов до управления критической инфраструктурой. Этот стремительный рост применения, однако, порождает новые уязвимости в сфере безопасности. В отличие от традиционного программного обеспечения, агенты, использующие БЯМ, способны к адаптации и обучению, что делает их потенциальной мишенью для атак, эксплуатирующих непредсказуемость их поведения. Усложнение взаимодействий с окружающей средой и расширение возможностей агентов, хотя и повышают их функциональность, одновременно увеличивают поверхность потенциальных атак, требуя разработки принципиально новых методов защиты, учитывающих специфику работы с искусственным интеллектом и большими данными.

Агенты искусственного интеллекта, функционирующие на базе больших языковых моделей, подвержены различным видам атак, в том числе и так называемым «бэкдор»-атакам. Суть этих атак заключается во внедрении скрытых триггеров или условий, при выполнении которых агент начинает действовать не по заданному алгоритму, а в интересах злоумышленника. Например, при получении определенной фразы или выполнении специфического запроса, агент может предоставить доступ к конфиденциальной информации, выполнить несанкционированные действия или даже саботировать свою собственную работу. Эти бэкдоры могут быть внедрены на этапе обучения модели, путем манипулирования данными, или непосредственно в процессе эксплуатации агента, используя специально разработанные запросы. Обнаружение таких скрытых уязвимостей представляет серьезную сложность, поскольку внешне агент может функционировать нормально, маскируя вредоносную активность до момента активации триггера.

Традиционные методы защиты информации оказываются недостаточно эффективными применительно к агентам искусственного интеллекта, функционирующим на базе больших языковых моделей (БЯМ). Существующие системы безопасности разрабатывались для защиты статических программ и инфраструктуры, в то время как агенты ИИ характеризуются динамическим поведением, способностью к обучению и непредсказуемыми путями принятия решений. Особенную сложность представляет собой тот факт, что уязвимости могут быть скрыты в самой БЯМ, используемой агентом, или возникать в процессе взаимодействия агента с окружающей средой. Проблемой является и непрозрачность работы БЯМ — трудно отследить логику, по которой агент приходит к определенным выводам, что затрудняет обнаружение и нейтрализацию атак. В результате, стандартные инструменты, такие как антивирусные программы или межсетевые экраны, не способны эффективно противодействовать новым типам угроз, нацеленным на манипулирование поведением агентов ИИ и эксплуатацию особенностей их архитектуры.

Векторы атак: разбираем по полочкам

Атаки с использованием отравления данных (data poisoning) представляют собой угрозу для моделей машинного обучения, когда злоумышленники внедряют вредоносные примеры в обучающий набор данных. Эти примеры создают “бэкдоры” — скрытые триггеры, которые активируются при определенных входных данных. Активация бэкдора приводит к предсказуемому, но нежелательному поведению модели, позволяя злоумышленнику контролировать результаты работы системы. Внедрение может происходить как на этапе сбора данных, так и на этапе их обработки, что затрудняет обнаружение и требует комплексных мер защиты.

Манипулирование инструментами представляет собой прямой вектор атаки, позволяющий злоумышленникам скомпрометировать инструменты, используемые агентом, и выполнять вредоносные действия. Этот подход предполагает, что атакующий получает контроль над функциями или данными, которые агент использует для выполнения задач. В результате, агент может быть обманут для выполнения нежелательных действий, таких как раскрытие конфиденциальной информации, выполнение произвольного кода или нарушение нормальной работы системы. Компрометация инструментов может быть достигнута различными способами, включая внедрение вредоносного кода в инструменты, изменение их конфигурации или перехват и модификацию входных данных и выходных результатов.

В связи с усложнением атак на системы искусственного интеллекта, традиционный статический анализ кода становится неэффективным, поскольку не позволяет выявлять вредоносные действия, активирующиеся во время выполнения. Необходим переход к методам динамического обнаружения, способным анализировать поведение системы в реальном времени. Текущая точность межмодельного обнаружения составляет лишь 49.2%, что эквивалентно случайному угадыванию, и подчеркивает критическую степень уязвимости современных систем ИИ к таким атакам.

Использование подхода на основе ансамбля моделей позволяет достичь универсальной точности в 90,6%, превосходя все альтернативные методы.

Обнаружение с учетом особенностей модели: путь к обобщению

Метод обнаружения, учитывающий особенности модели (model-aware detection), предполагает включение идентификатора модели в качестве признака при анализе поведения больших языковых моделей (LLM). Этот подход позволяет повысить обобщающую способность системы обнаружения атак, поскольку учитывает специфические паттерны, характерные для каждой модели. В отличие от традиционных методов, которые фокусируются исключительно на поведении агента, данный подход позволяет различать аномалии, вызванные вредоносными воздействиями, от нормальных различий в реализации между разными LLM. Использование идентификатора модели в качестве признака позволяет алгоритмам машинного обучения, таким как Random Forest и SVM, более эффективно выявлять злонамеренные действия, независимо от конкретной используемой модели.

Для выявления вредоносного поведения используется машинное обучение на основе алгоритмов, таких как Random Forest и SVM. Эти алгоритмы анализируют паттерны в трассах выполнения агентов — записях действий и вызовов инструментов — для идентификации аномалий, указывающих на атаку. Обучение производится на данных, отражающих последовательность действий агента, включая используемые инструменты и их параметры, что позволяет алгоритмам выявлять отклонения от нормального поведения и классифицировать их как потенциально вредоносные.

Анализ трасс выполнения — записей действий агента и вызовов инструментов — позволяет алгоритмам машинного обучения, таким как Random Forest и SVM, выявлять аномальное поведение, указывающее на атаку. Данный подход демонстрирует универсальную точность в 90.6%, что значительно сокращает разрыв в 43.4 процентных пункта при обнаружении поведенческих бэкдоров между различными большими языковыми моделями (LLM). Это свидетельствует о повышении обобщающей способности системы обнаружения, позволяя эффективно идентифицировать вредоносные действия независимо от используемой LLM.

Декодирование поведения агента через анализ трасс

Анализ трасс выполнения агентов позволяет выявить ключевые временные и структурные характеристики, которые могут быть использованы для разграничения легитимного и вредоносного поведения. Временные характеристики, такие как интервалы между действиями, отражают динамику работы агента, в то время как структурные характеристики описывают последовательность и взаимосвязи между выполненными операциями. Отличия в этих характеристиках между нормальными и злонамеренными агентами позволяют разрабатывать методы обнаружения и предотвращения угроз, основанные на анализе поведения. Использование метрик, количественно оценивающих эти характеристики, позволяет автоматизировать процесс анализа и повысить точность выявления аномалий.

Временные характеристики действий агентов, количественно оцениваемые с помощью таких метрик, как коэффициент вариации (CV), позволяют выявить закономерности во времени выполнения операций. В ходе исследований было установлено, что значение CV для временных характеристик превышает 0.8 в различных моделях. Это указывает на высокую степень изменчивости временных интервалов между действиями агентов, что может быть использовано для дифференциации нормального и вредоносного поведения. Высокий $CV$ свидетельствует о значительном отклонении от среднего времени выполнения операций, что может быть связано с непредсказуемыми или аномальными действиями агента.

Структурные особенности, извлекаемые из трасс выполнения агентов, позволяют анализировать последовательности действий и зависимости между ними, что дает представление о процессах принятия решений. Анализ этих структурных особенностей включает в себя выявление часто встречающихся подпоследовательностей, определение ключевых точек перехода между состояниями и картирование взаимосвязей между различными действиями агента. Эти данные могут быть представлены в виде графов зависимостей, где узлы представляют собой действия, а ребра — зависимости между ними, позволяя визуализировать и количественно оценить сложность и логику поведения агента. Выявление аномальных последовательностей или неожиданных зависимостей может служить индикатором нежелательной активности или ошибок в работе агента.

Обеспечение безопасности будущего ИИ-агентов

Обеспечение способности к обнаружению и нейтрализации атак на ИИ-агентов является фундаментальным условием для сохранения доверия к этим технологиям и их ответственного внедрения. По мере расширения сферы применения ИИ-агентов в критически важных областях, таких как здравоохранение, финансы и транспорт, возрастает и потенциальный ущерб от злонамеренных действий. Уязвимости в архитектуре, алгоритмах или данных могут быть использованы для манипулирования поведением агентов, приводя к ошибочным решениям, утечке конфиденциальной информации или даже физическому вреду. Эффективные механизмы защиты, включающие в себя системы обнаружения вторжений, методы устойчивого обучения и строгую проверку входных данных, необходимы для обеспечения надежности и безопасности ИИ-агентов, а также для стимулирования широкого принятия этих мощных инструментов.

Для обеспечения масштабируемой защиты агентов искусственного интеллекта, критически важна способность систем безопасности к обобщению между различными большими языковыми моделями (LLM). В условиях стремительного роста числа провайдеров LLM, таких как XAI, DeepSeek и Meta, создание решений, которые эффективно обнаруживают и нейтрализуют атаки, независимо от конкретной используемой модели, становится необходимостью. Традиционные подходы, заточенные под конкретную архитектуру или параметры LLM, быстро устаревают и не способны обеспечить достаточную защиту в динамичной экосистеме. Поэтому, исследования направлены на разработку методов, позволяющих переносить знания о безопасности между моделями, используя общие принципы и закономерности атак, что позволит значительно снизить затраты на поддержание безопасности и повысить устойчивость AI-агентов к новым угрозам.

Безопасность цепочки поставок представляет собой серьезную проблему для сообщества искусственного интеллекта, поскольку уязвимости могут возникать не только в самом коде, но и в компонентах, предоставляемых сторонними разработчиками, а также в данных, используемых для обучения моделей. Проблемой является то, что даже тщательно разработанные системы искусственного интеллекта могут быть скомпрометированы, если входящие данные или компоненты содержат скрытые недостатки или намеренно изменены злоумышленниками. В частности, данные для обучения, полученные из различных источников, могут содержать предвзятости, ошибки или даже вредоносный код, который может повлиять на поведение и надежность ИИ-агентов. Решение этой проблемы требует комплексного подхода, включающего строгий контроль качества данных, проверку безопасности сторонних компонентов и разработку механизмов обнаружения и смягчения атак, направленных на цепочку поставок.

Наблюдатель отмечает, что стремление к универсальности в обнаружении бэкдоров, продемонстрированное в статье, неизбежно сталкивается с реальностью разнообразия моделей. Авторы предлагают модель-ориентированный подход, стремясь к 90.6% универсальной точности, но это лишь временная передышка. Как говорил Марвин Мински: «Наиболее опасные вещи — это те, которые кажутся простыми». Попытка создать идеальный детектор, работающий безотказно во всех условиях, обречена на провал. Каждая абстракция умирает от продакшена, и рано или поздно, даже самый тщательно обученный агент проявит неожиданное поведение. Все, что можно задеплоить — однажды упадёт, и в этом нет ничего удивительного.

Что дальше?

Представленная работа, демонстрирующая разрыв в обобщении методов поведенческой детекции бэкдоров между различными большими языковыми моделями (LLM), закономерно подтверждает давно известное: каждая «революционная» архитектура неизбежно обречена на столкновение с суровой реальностью. Достижение «универсальной» точности в 90.6% — это, конечно, неплохо, но это лишь отсрочка неизбежного. Продюсер всегда найдёт способ сломать даже самую элегантную теорию, особенно когда речь идет о безопасности цепочек поставок агентов ИИ.

Акцент на «модельно-зависимом» детектировании — логичный шаг, однако он лишь усугубляет проблему. Вместо того чтобы искать универсальные решения, мы просто усложняем систему, добавляя новые слои зависимости. Нам не нужно больше микросервисов — нам нужно меньше иллюзий. Следующим этапом, вероятно, станет разработка ещё более сложных «моделей моделей», которые будут отслеживать уязвимости в детекторах, а затем — детекторов детекторов. Бесконечный цикл.

Вместо погони за «универсальностью» следует сосредоточиться на прагматичном подходе: признать, что любая система защиты — это временное решение, и разработать инструменты для быстрой адаптации к новым угрозам. Или, что ещё более вероятно, признать, что стоимость защиты может превысить стоимость потенциального ущерба. В конечном счете, каждая «инновация» — это просто способ переизобрести костыли с новым логотипом.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.19874.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-27 04:41