Взлом и защита языковых моделей: как понять и контролировать поведение ИИ

Автор: Денис Аветисян

В новой статье представлен комплексный подход к анализу причинно-следственных связей, позволяющий выявлять уязвимости и повышать безопасность больших языковых моделей.

"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

Систематическая замена токенов в исходном запросе, содержащем злонамеренные суффиксы, такие как юникод и «sure», на специальные маркеры позволяет оценить их влияние на генерируемый ответ и выявить ключевые элементы, определяющие успешность обхода системы защиты.

Предложенная многоуровневая структура анализа причинности и целенаправленных вмешательств позволяет эффективно контролировать поведение моделей на уровне токенов, нейронов, слоев и представлений.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM), их уязвимость к манипуляциям, таким как обход механизмов безопасности, остается серьезной проблемой. В данной работе, озаглавленной ‘SoK: a Comprehensive Causality Analysis Framework for Large Language Model Security’, предложен унифицированный фреймворк для всестороннего анализа причинно-следственных связей в LLM, охватывающий уровни от токенов до представлений. Экспериментальная оценка показала, что целенаправленные воздействия на критически важные компоненты позволяют надежно контролировать поведение модели и повышать ее безопасность, при этом значительная часть влияния локализуется в начальных и средних слоях сети. Возможно ли, используя подобный причинно-следственный анализ, создать действительно надежные и устойчивые к атакам LLM, способные гарантировать безопасное и предсказуемое поведение в различных сценариях?

Взлом границ: Уязвимости больших языковых моделей

Современные большие языковые модели, такие как LLaMA2-7B, Qwen2.5-7B и LLaMA3.1-8B, несмотря на впечатляющие возможности в обработке и генерации текста, подвержены так называемым «взломам» — атакам, направленным на обход встроенных механизмов безопасности. Эти атаки, известные как «jailbreak», позволяют обойти ограничения, установленные разработчиками для предотвращения генерации вредоносного, предвзятого или нежелательного контента. Уязвимость моделей обусловлена сложностью создания абсолютно надежных фильтров, способных предвидеть и блокировать все возможные манипуляции со входными данными, используемые злоумышленниками для обхода защиты. Как следствие, даже относительно простые запросы, сформулированные определенным образом, могут спровоцировать модель на генерацию контента, который противоречит её первоначальным принципам безопасности.

Методы, такие как AutoDAN и GCG, активно используют уязвимости в больших языковых моделях (LLM), представляя собой серьезную проблему для их безопасного применения. Эти техники, разработанные для обхода встроенных механизмов защиты, позволяют LLM генерировать ответы, которые могут быть вредоносными, предвзятыми или противоречить этическим нормам. Успешные атаки с использованием AutoDAN и GCG подчеркивают необходимость разработки более надежных систем защиты и тщательной оценки рисков перед развертыванием LLM в критически важных областях, таких как здравоохранение, финансы и образование. По сути, эти методы демонстрируют, что, несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта, безопасность и контроль над LLM остаются важными задачами, требующими постоянного внимания и инноваций.

Оценка уязвимости больших языковых моделей с использованием эталонов, таких как AdvBench, демонстрирует широкую распространенность атак, направленных на обход встроенных механизмов безопасности. Исследования показывают, что существующие системы защиты часто оказываются неэффективными против целенаправленных атак, что подчеркивает острую необходимость в разработке надежных методов противодействия. В этой связи, разработанный многоуровневый анализ причинно-следственных связей позволяет с точностью до 100% выявлять эти атаки, предоставляя перспективный инструмент для обеспечения безопасности и надежности больших языковых моделей в различных приложениях. Этот подход позволяет не только обнаруживать, но и понимать механизмы, лежащие в основе атак, что способствует созданию более эффективных и устойчивых систем защиты.

Раскрытие причинно-следственных связей: Анализ уязвимостей LLM

Предлагаемый нами фреймворк “Анализ причинно-следственных связей” предназначен для систематического изучения внутренней работы больших языковых моделей (LLM) с целью выявления коренных причин, приводящих к обходу ограничений безопасности (jailbreaks). Данный подход предполагает детальное исследование внутренних механизмов LLM, выходя за рамки поверхностного наблюдения за входными и выходными данными. Фреймворк направлен на идентификацию конкретных компонентов и взаимодействий, ответственных за генерацию нежелательного контента, что позволяет перейти от реактивного устранения симптомов к проактивному предотвращению уязвимостей.

В отличие от поверхностного анализа, предлагаемый подход позволяет выявить конкретные компоненты и взаимодействия внутри больших языковых моделей (LLM), приводящие к генерации нежелательного контента. Исследование фокусируется на детальном изучении внутренних механизмов принятия решений, а не просто на констатации факта наличия уязвимости. Это включает в себя анализ активаций нейронов, весов связей и потоков информации между различными слоями модели, что позволяет установить прямую причинно-следственную связь между входными данными и потенциально вредоносными выходными данными. Такой подход позволяет перейти от эмпирического обнаружения уязвимостей к их систематическому пониманию и, как следствие, к разработке более эффективных методов защиты.

Анализ причинно-следственных связей внутри больших языковых моделей (LLM) позволяет разрабатывать целенаправленные методы смягчения уязвимостей без снижения производительности. Установление конкретных путей, приводящих к нежелательным результатам, дает возможность вмешиваться на уровне отдельных нейронов и представлений данных, минимизируя побочные эффекты для общей функциональности модели. Время вывода при анализе на уровне нейронов и представлений составляет приблизительно 0.07-0.14 секунды на один входной запрос, что позволяет проводить анализ в реальном времени и оперативно реагировать на потенциальные угрозы.

Анализ LLaMA2-7B выявил локализацию причинно-следственных компонентов на четырех различных уровнях.

Диагностика поведения LLM: Многоуровневый анализ

В рамках анализа поведения больших языковых моделей (LLM) применяется анализ на уровне нейронов с использованием логистической регрессии. Данный метод позволяет выявлять разреженные (sparsely activated) нейроны, оказывающие критическое влияние на различие между безопасными и вредоносными ответами модели. В ходе экспериментов, применение данного метода позволило достичь показателя F1-score в 0.977 при обнаружении попыток обхода системы безопасности (jailbreak detection), что свидетельствует о высокой точности выявления потенциально опасного поведения модели на основе активности отдельных нейронов.

Анализ на уровне слоев позволяет проследить распространение причинно-следственных связей внутри архитектуры трансформера. Данный метод выявляет, как, казалось бы, безобидные входные данные могут инициировать генерацию вредоносных или нежелательных выходных данных. Исследование показывает, что даже незначительные изменения во входном векторе на определенных слоях могут значительно повлиять на финальный результат, приводя к непредсказуемым и потенциально опасным последствиям. Причинно-следственные связи вычисляются путём анализа активаций и градиентов в каждом слое, что позволяет определить, какие слои оказывают наибольшее влияние на генерацию конкретного ответа. Этот подход обеспечивает детальное понимание внутренних механизмов принятия решений моделью и помогает выявить уязвимости, которые могут быть использованы для обхода механизмов безопасности.

Анализ на уровне представлений, использующий методы Главных Компонент (PCA) и измерения согласованности слоев, позволяет исследовать, как геометрическое пространство векторных представлений (embeddings) кодирует границы безопасности модели. В частности, PCA используется для снижения размерности векторного пространства и выявления основных направлений, определяющих безопасное поведение. Измерения согласованности слоев оценивают, насколько стабильны представления безопасности при прохождении через различные слои трансформера. Атаки, направленные на обход системы безопасности, приводят к искажению этой геометрической структуры и снижению согласованности представлений, что позволяет выявлять и характеризовать механизмы атак, а также оценивать устойчивость модели к ним.

Анализ на уровне токенов позволяет исследовать причинно-следственную связь между отдельными входными токенами и выходными данными модели, предоставляя детализированное понимание механизмов атак. Комбинирование множественных причинно-следственных сигналов обеспечивает достижение показателей F1 в диапазоне от 0.956 до 0.987 для обнаружения галлюцинаций и от 0.990 до 1.000 для оценки справедливости модели. Данный подход позволяет выявлять, какие конкретно входные элементы оказывают наибольшее влияние на нежелательные или предвзятые выходные данные, что способствует разработке более надежных и этичных языковых моделей.

Анализ причинно-следственных связей на уровне нейронов позволяет выявить взаимосвязи между активностью отдельных нейронов.

К надёжным и безопасным LLM: Путь вперёд

Исследование посвящено выявлению и анализу причин, лежащих в основе успешных атак, известных как “jailbreak”, на большие языковые модели (LLM). Вместо борьбы с симптомами, работа фокусируется на определении фундаментальных механизмов, которые позволяют злоумышленникам обходить встроенные системы безопасности. Посредством детального изучения причинно-следственных связей, удалось выявить ключевые уязвимости в архитектуре и процессе обучения LLM. Этот подход позволяет не просто блокировать конкретные типы атак, но и разрабатывать более надежные и устойчивые модели, способные предвидеть и предотвращать будущие угрозы. В результате, предлагается путь к созданию LLM, которые не только обладают высокой производительностью, но и гарантируют безопасность и надежность в различных сценариях применения.

Разработанная методика предлагает систематический подход к оценке уязвимостей и смягчению рисков, позволяя разработчикам заблаговременно выявлять и устранять потенциальные проблемы безопасности в больших языковых моделях. Данный фреймворк не ограничивается реактивным поиском брешей, а предоставляет инструменты для проактивного анализа и усиления защиты на различных уровнях. В рамках этой системы, уязвимости классифицируются и оцениваются по степени серьезности, что позволяет приоритизировать усилия по их устранению и эффективно распределять ресурсы. Применение данной методики способствует созданию более надежных и безопасных языковых моделей, снижая вероятность успешных атак и обеспечивая более предсказуемое поведение системы в различных сценариях использования.

Исследования показали, что для создания действительно надёжных больших языковых моделей (LLM) недостаточно полагаться на поверхностные методы защиты. Вместо этого, критически важно глубокое понимание их внутренней работы — механизмов, определяющих, как модель обрабатывает запросы и генерирует ответы. Попытки блокировать нежелательный контент только на уровне входных или выходных данных часто оказываются неэффективными, поскольку злоумышленники находят способы обойти эти ограничения, манипулируя внутренними процессами модели. Акцент на понимание причинно-следственных связей внутри LLM позволяет выявлять уязвимости на более фундаментальном уровне и разрабатывать стратегии защиты, которые не просто маскируют проблему, а устраняют её корень. Такой подход открывает путь к созданию систем искусственного интеллекта, которые не только способны генерировать текст, но и делают это безопасно и предсказуемо.

Углублённое понимание механизмов, лежащих в основе уязвимостей больших языковых моделей (LLM), открывает перспективы для разработки более безопасных и надёжных архитектур и стратегий обучения. Многоуровневый причинно-следственный анализ, проведённый в рамках исследования, демонстрирует возможность достижения 100%-ной точности в обнаружении атак, направленных на обход систем безопасности. Это позволяет перейти от реактивного устранения последствий к проактивному предотвращению уязвимостей на этапе проектирования и обучения моделей, что критически важно для создания искусственного интеллекта, которому можно доверять и который не представляет угрозы.

Исследование демонстрирует, что понимание причинно-следственных связей внутри больших языковых моделей — ключ к их безопасному управлению. Авторы предлагают многоуровневый фреймворк, позволяющий выявлять и нейтрализовывать уязвимости, воздействуя на различные уровни модели — от токенов до векторных представлений. Этот подход напоминает принцип реверс-инжиниринга, когда система разбирается на части, чтобы понять её работу и найти слабые места. Как однажды заметил Винтон Серф: «Интернет — это не просто технология, это способ мышления». Подобно этому, анализ причинности в LLM — это не просто технический процесс, а способ глубокого понимания принципов работы искусственного интеллекта и обеспечения его соответствия человеческим ценностям.

Куда дальше?

Представленный анализ причинно-следственных связей в больших языковых моделях, безусловно, открывает новые горизонты, но и обнажает границы текущего понимания. Попытки вмешательства на уровне токенов, нейронов и слоёв, хотя и демонстрируют эффективность, остаются лишь локальными исправлениями в сложной системе. Истинная безопасность не достигается подавлением симптомов, а требует понимания фундаментальных принципов, лежащих в основе появления уязвимостей. Вопрос в том, не является ли сама концепция «выравнивания» модели с человеческими ценностями искусственным ограничением, препятствующим её полноценному развитию.

Перспективы дальнейших исследований лежат в области разработки более глубоких моделей причинности, способных учитывать нелинейные взаимодействия и скрытые переменные. Необходимо выйти за рамки анализа отдельных уязвимостей и перейти к исследованию системных рисков, связанных с распространением больших языковых моделей. Интересным направлением представляется изучение возможности создания самовосстанавливающихся моделей, способных адаптироваться к новым угрозам без вмешательства извне.

В конечном счете, задача не в том, чтобы сделать модели «безопасными», а в том, чтобы понять принципы их работы настолько хорошо, чтобы предвидеть и контролировать их поведение. И, возможно, самое важное — признать, что абсолютной безопасности не существует, а любое ограничение системы неминуемо порождает новые способы его обхода.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04841.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-06 15:50