TGViewer
ML&|Sec Feed ML&|Sec Feed @mlsecfeed · 1.39K subscribers
Post #1631 175

Forwarded from Криптонит. Разработка, наука, шифрование

Что такое Adversarial Suffixes и чем они опасны? Рассказывают коллеги из лаборатории искусственного интеллекта «Криптонита». #нейрословарь

❗️Если прямо попросить большую языковую модель (вроде GPT-4 или LLaMA 3) написать инструкцию о взломе, она ответит отказом. Также она не станет помогать с другими вещами на грани закона.

Однако существуют методы, заставляющие языковые модели раскрывать потенциально опасные данные. Один из них относится к классу состязательных атак (adversarial attacks).

❗️В нём используются специальным образом подобранные последовательности символов, которые называют adversarial suffixes (состязательные суффиксы).

Они нарушают работу механизма внимания модели, из-за чего она игнорирует системные инструкции по безопасности и выполняет вредоносную часть запроса.

Исследование этой техники показывает, насколько уязвимы даже самые продвинутые модели, в обучение которых вложили десятки миллионов долларов.

Любопытно, что состязательные суффиксы никак не меняют основную часть запроса. Они просто добавляются в его конец и перегружают механизм внимания. В итоге модель выдаёт детальный ответ с потенциально опасными данными, хотя без добавления суффикса ответила бы отказом.

В настоящее время предложено несколько методов защиты:


🟦Adversarial Training (состязательное обучение): модель дополнительно обучают на примерах таких атак, чтобы научить их распознавать и игнорировать.

🟦Perplexity Filtering (фильтрация входных данных): модель просто отклоняет неестественно сформулированные запросы, которые вызывают у неё высокий уровень «недоумения» (perplexity).

🟦Prompt Moderation (модерация промптов): дополнительное использование отдельной, более компактной модели для автоматического распознавания и блокировки вредоносных запросов до их отправки в основную модель.

❗️Состязательные суффиксы демонстрируют, что выравнивание (alignment) моделей — это не разовая задача, а непрерывная «гонка вооружений».

Понимание природы этих уязвимостей — важный шаг к созданию более надёжных и безопасных систем искусственного интеллекта.
More from @mlsecfeed
  1. Oct 13, 2026Стартап в США создал 350000 поддельных пенсионеров - чтобы нагрузить мошенников. Apate соз…
  2. Oct 10, 2026Когнитивные артефакты для поиска ИИ-малвари Для поиска ИИ-малвари традиционные индикаторы…
  3. Oct 10, 2026Mensarium — self-hosted обвязка для AI-агента: ставите Core на сервер или ноутбук, подключ…
  4. Oct 10, 2026Progressive Disclosure для MCP/API - экономия токенов в ~99% Я вчера писал про 12 итерацию…
  5. Oct 9, 2026Research-first-builder — заставьте вашего агента по программированию обосновать архитектур…
  6. Oct 9, 2026Post #2792
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →