Προστασία της Τεχνητής Νοημοσύνης από επιθέσεις «φυλακής» και άλλες επιθέσεις εντολών
Η χρήση εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης για την απάντηση σε ερωτήσεις εξυπηρέτησης πελατών μπορεί να εξοικονομήσει πολύτιμο χρόνο. Το ίδιο ισχύει και για τη χρήση βοηθών τεχνητής νοημοσύνης για τη σύνοψη email. Ωστόσο, οι ισχυρές γλωσσικές δυνατότητες αυτών των εργαλείων τα καθιστούν ευάλωτα σε επιθέσεις εντολών, δηλαδή κακόβουλες προσπάθειες παραπλάνησης των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης ώστε να αγνοήσουν τους κανόνες του συστήματος και να παράγουν ανεπιθύμητα αποτελέσματα.
Δύο τύποι επιθέσεων εντολών και οι κίνδυνοι τους
Υπάρχουν δύο τύποι επιθέσεων εντολών. Ο πρώτος είναι η άμεση επίθεση, γνωστή ως «φυλακή», όπως όταν το εργαλείο εξυπηρέτησης πελατών παράγει προσβλητικό περιεχόμενο κατόπιν παρακίνησης. Ο δεύτερος είναι η έμμεση επίθεση, όπως όταν ο βοηθός email ακολουθεί μια κρυφή, κακόβουλη εντολή για να αποκαλύψει εμπιστευτικά δεδομένα.
Η εταιρεία τεχνολογίας προστατεύει από αυτούς τους τύπους επιθέσεων με εργαλεία και πρακτικές που περιλαμβάνουν νέες δικλείδες ασφαλείας, προηγμένα εργαλεία ασφαλείας και επενδύσεις στην έρευνα και την εξειδίκευση στον τομέα της κυβερνοασφάλειας.
Τι είναι οι επιθέσεις «φυλακής» και οι έμμεσες επιθέσεις εντολών
Οι επιθέσεις «φυλακής» συμβαίνουν όταν κάποιος εισάγει κακόβουλες εντολές σε ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης, όπως το να του πει να «ξεχάσει» τους κανόνες του ή να υποδυθεί έναν κακόβουλο χαρακτήρα. Ο όρος αυτός χρησιμοποιούνταν για τα smartphones πριν την τεχνητή νοημοσύνη, περιγράφοντας την προσπάθεια κάποιου να προσαρμόσει το τηλέφωνό του παραβιάζοντας τους περιορισμούς του κατασκευαστή.
Οι έμμεσες επιθέσεις εντολών συμβαίνουν όταν κάποιος κρύβει κακόβουλες οδηγίες σε ένα email, έγγραφο, ιστότοπο ή άλλα δεδομένα που επεξεργάζεται ένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης. Ένας επιτιθέμενος μπορεί να στείλει ένα email που φαίνεται αθώο, αλλά κρύβει μια επιβλαβή εντολή σε λευκή γραμματοσειρά, κωδικοποιημένο κείμενο ή εικόνα.
Κίνδυνοι και προκλήσεις για τις επιχειρήσεις
Οι άνθρωποι είναι περισσότερο ενήμεροι για τις επιθέσεις «φυλακής», αλλά οι έμμεσες επιθέσεις ενέχουν μεγαλύτερο κίνδυνο, καθώς μπορούν να επιτρέψουν εξωτερική, μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση σε προνομιακές πληροφορίες. Οι οργανισμοί συχνά χρειάζονται να βασίσουν τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης σε έγγραφα και σύνολα δεδομένων για να αξιοποιήσουν τα οφέλη της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης. Ωστόσο, αυτό μπορεί να τους εκθέσει σε μονοπάτια για έμμεσες επιθέσεις που οδηγούν σε διαρροές δεδομένων, κακόβουλο λογισμικό και άλλες παραβιάσεις ασφαλείας όταν αυτά τα έγγραφα και σύνολα δεδομένων είναι αναξιόπιστα ή παραβιασμένα.
Προστατευτικά μέτρα και στρατηγικές άμυνας
Για να προστατευτεί από τις επιθέσεις «φυλακής» και τις έμμεσες επιθέσεις, η εταιρεία έχει αναπτύξει μια ολοκληρωμένη προσέγγιση που βοηθά τους προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης να ανιχνεύουν, να μετρούν και να διαχειρίζονται τον κίνδυνο. Περιλαμβάνει το Prompt Shields, ένα μοντέλο προσαρμοσμένο για την ανίχνευση και τον αποκλεισμό κακόβουλων εντολών σε πραγματικό χρόνο, και αξιολογήσεις ασφαλείας για την προσομοίωση επιθετικών εντολών και τη μέτρηση της ευαισθησίας μιας εφαρμογής σε αυτές. Και τα δύο εργαλεία είναι διαθέσιμα στο Azure AI Foundry.
Το Microsoft Defender for Cloud βοηθά στην πρόληψη μελλοντικών επιθέσεων με εργαλεία για την ανάλυση και τον αποκλεισμό επιτιθέμενων, ενώ το Microsoft Purview παρέχει μια πλατφόρμα για τη διαχείριση ευαίσθητων δεδομένων που χρησιμοποιούνται σε εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης. Η εταιρεία δημοσιεύει επίσης βέλτιστες πρακτικές για την ανάπτυξη μιας πολυεπίπεδης άμυνας που περιλαμβάνει ισχυρά μηνύματα συστήματος ή κανόνες που καθοδηγούν ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης για την ασφάλεια και την απόδοση.
Συμπεράσματα και μελλοντικές προοπτικές
Η στρατηγική άμυνας προέρχεται από την πολυετή εμπειρία της εταιρείας στην κυβερνοασφάλεια, από την ομάδα AI Red Team που επιτίθεται στα δικά της προϊόντα έως το Κέντρο Ανταπόκρισης Ασφαλείας που ερευνά και παρακολουθεί επιθέσεις. Το κέντρο διαχειρίζεται προγράμματα Bug Bounty για εξωτερικούς ερευνητές που αναφέρουν ευπάθειες στα προϊόντα της εταιρείας και πρόσφατα ξεκίνησε μια νέα ευκαιρία για την αναφορά ευπαθειών υψηλού αντίκτυπου στα προϊόντα τεχνητής νοημοσύνης και Cloud της εταιρείας.
Οι επιθέσεις εντολών εκμεταλλεύονται την αδυναμία των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων να διακρίνουν τις οδηγίες των χρηστών από τα δεδομένα βάσης. Η αρχιτεκτονική των μοντέλων, που επεξεργάζεται εισόδους σε μία συνεχή ροή κειμένου, αναμένεται να βελτιωθεί με νεότερες εκδόσεις.
Οι ερευνητές της εταιρείας που μελετούν τις έμμεσες επιθέσεις συμβάλλουν σε αυτές τις βελτιώσεις. Έχουν διαπιστώσει ότι η «προβολή», μια ομάδα τεχνικών μηχανικής εντολών, μπορεί να μειώσει τον κίνδυνο επίθεσης βοηθώντας τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα να διακρίνουν έγκυρες οδηγίες συστήματος από επιθετικές. Επίσης, μελετούν την «απόκλιση εργασίας» — αποκλίσεις στον τρόπο με τον οποίο τα μοντέλα ανταποκρίνονται σε εργασίες με και χωρίς έγγραφα βάσης — ως νέο τρόπο ανίχνευσης έμμεσων επιθέσεων.
Δεδομένων των πρώιμων σταδίων των αρχιτεκτονικών γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, οι επιχειρήσεις με ευαίσθητα δεδομένα πρέπει να επικεντρωθούν στην ασφάλεια. Αλλά πρέπει επίσης να γνωρίζουν ότι μπορούν να αναπτύξουν εφαρμογές γενετικής τεχνητής νοημοσύνης με αυτοπεποίθηση, κλείνοντας αυτές τις οδούς επίθεσης.
