Появление ИИ принесло с собой новую угрозу: вирусы ИИ. Эти вирусы предназначены для эксплуатации уязвимостей в системах ИИ, заставляя их работать неправильно и потенциально раскрывать конфиденциальные данные. Ключевой механизм этих атак - использование "вредоносных подсказок" - инструкций, скрытых в, казалось бы, безобидных данных, таких как электронные письма или изображения, которые могут заставить ИИ выполнять непредусмотренные действия.

Угроза особенно тревожна, учитывая возможности современных помощников ИИ, которые могут сохранять обширные записи бесед пользователей. Успешная атака может привести к утечке конфиденциальной информации с серьезными последствиями. В представленной здесь статье описывается "червь", который может распространяться через атаки без единого клика, заражая системы ИИ без какого-либо взаимодействия пользователя.

Хотя детали атаки технические, основная идея проста: вирус скрывает вредоносные подсказки в местах, где ИИ ожидает найти безвредные данные, например, в содержимом электронного письма или изображения. Когда ИИ обрабатывает этот скомпрометированный контент, он непреднамеренно выполняет вредоносные инструкции, что может привести к нарушению системы в целом.

В статье описывается червь, который может заражать помощников ИИ через атаку без единого клика. Червь внедряет вредоносные подсказки во ввод ИИ, заставляя его работать неправильно и потенциально раскрывать конфиденциальные данные.

Червь является самовоспроизводящимся, что означает, что он может распространяться на других пользователей, заставляя зараженный ИИ отправлять червя своим контактам. Что важно, атака может быть проведена без необходимости для пользователя нажимать на какие-либо ссылки или совершать ошибки, что делает ее атакой без единого клика.

Червь может скрывать вредоносные подсказки разными способами, например, встраивая их в текст или изображения. Это позволяет атаке обойти обнаружение, так как зараженный контент выглядит нормально для пользователя.

В статье говорится, что атака в первую очередь нацелена на механизм RAG (Retrieval-Augmented Generation), используемый многими современными чат-ботами, включая ChatGPT и Gemini. Однако авторы отмечают, что уязвимости были доведены до соответствующих компаний, которые, вероятно, укрепили свои системы против таких атак.

Исследователи продемонстрировали, что вредоносные подсказки можно скрывать не только в тексте, но и в изображениях. Используя изображение червей, им удалось встроить вредоносные инструкции непосредственно в изображение. Этот подход делает еще более сложным обнаружение присутствия вируса, так как зараженный контент может выглядеть полностью нормальным для невооруженного глаза.

Ключевой аспект этой атаки - использование механизма без единого клика, что означает, что система может быть скомпрометирована без каких-либо явных действий пользователя, таких как нажатие на ссылку или загрузка файла. Это делает атаку особенно опасной, так как она может быстро распространяться без ведома или вмешательства пользователя.

Исследователи ответственно раскрыли свои выводы основным компаниям ИИ, таким как OpenAI и Google, чтобы помочь им укрепить свои системы против таких атак. Важно отметить, что исследователи не выпускали вирус в дикую природу, а ограничили свои эксперименты виртуальными машинами лаборатории, обеспечив, что реального вреда не было нанесено.

Поскольку механизм атаки, описанный в статье, нацелен на систему RAG (Retrieval Augmented Generation) и другие архитектурные элементы, распространенные в современных чат-ботах, вероятно, уязвимость затрагивает широкий спектр помощников ИИ, включая ChatGPT и Gemini.

Атака без единого клика позволяет внедрять вредоносные подсказки в систему без какого-либо взаимодействия пользователя, что может привести к неправильному поведению помощников ИИ и потенциальной утечке конфиденциальных данных. Как упоминается в статье, авторы скрывали подсказки как в тексте, так и в изображениях, что затрудняет обнаружение вредоносного содержимого.

Однако исследователи ответственно раскрыли свои выводы компаниям OpenAI и Google, которые, вероятно, предприняли шаги по укреплению своих систем против этого типа атак. Кроме того, исследователи не выпускали атаку в дикую природу, и все тестирование проводилось в виртуальных машинах лаборатории, что гарантировало отсутствие реального вреда.

Есть две хорошие новости в отношении угрозы вирусов ИИ, обсуждаемых в статье:

1. Исследователи ответственно раскрыли уязвимости основным компаниям ИИ, таким как OpenAI и Google, которые, вероятно, к настоящему времени укрепили свои системы против таких атак. Намерение исследователей строго академическое - выявить слабые места и помочь укрепить безопасность этих систем ИИ.

2. Описанные атаки проводились только в пределах виртуальных машин лаборатории и не причинили никакого реального вреда. Исследование было ограничено и не выпущено в дикую природу, что гарантировало, что ни пользователи, ни системы не были фактически скомпрометированы.

В целом, это исследование помогло выявить потенциальные уязвимости в современных чат-ботах и помощниках ИИ, позволив разработчикам устранить эти проблемы и повысить безопасность и устойчивость их систем. Ответственное раскрытие и сдерживание атак означают, что хорошая новость заключается в том, что экосистема ИИ лучше подготовлена к защите от таких угроз в будущем.

Исследование, представленное в этой статье, выявило тревожную уязвимость в современных системах ИИ, особенно в чат-ботах и почтовых помощниках. Авторы продемонстрировали возможность создания самовоспроизводящегося "червя", который может внедрять вредоносные подсказки через атаку без единого клика, что может привести к утечке конфиденциальных данных пользователей.

Однако важно отметить, что авторы ответственно раскрыли эти выводы соответствующим компаниям, OpenAI и Google, до публикации. Это свидетельствует о том, что системы, вероятно, были укреплены против таких атак, и риск реального вреда был снижен.

Кроме того, авторы подчеркивают, что цель этого исследования строго академическая, направленная на понимание слабостей в этих системах и помощь в повышении их безопасности. Как ученые, их цель - внести вклад в развитие знаний и создание более надежных и безопасных технологий ИИ.

В заключение, эта статья служит ценным предупреждением о потенциальных рисках уязвимостей ИИ, а также подчеркивает важность ответственных исследований и сотрудничества между академическим и промышленным сообществами для решения этих проблем.