Saugumo tyrėjai aptiko svarbių GPT-4.1 kalbos modelių pažeidžiamumų, atskleidžiančių galimą duomenų nutekėjimo pavojų įvairiose skaičiavimo srityse. Skubios injekcijos ir apėjimo atakos pasižymi 43 % sėkmės rodikliu, o „Nano” variantas yra ypač pažeidžiamas. Skenavimas atskleidė vidutinės rizikos atakų modelius ir kodo generavimo pažeidžiamumus, kurie gali pakenkti pokalbių vientisumui. Tolesnis tyrimas rodo, kad šias kylančias grėsmes gali sumažinti daugiasluoksnės saugumo strategijos.
Ką reikia žinoti apie GPT-4.1 saugumo aplinką
Neseniai atliktas išsamus GPT-4.1 saugumo vertinimas atskleidė sudėtingą ir įvairialypį pažeidžiamumą, kurį reikia atidžiai išnagrinėti. Tyrėjai atskleidė reikšmingų saugumo problemų visose modelių serijose, o greitojo įterpimo ir apėjimo atakos buvo itin sėkmingos.
GPT-4.1 modeliuose, ypač „Nano” variante, aptikta pažeidžiamumų, galinčių pakenkti pokalbių vientisumui ir sistemos saugumui. Atlikus išsamius „Recon” skenavimus, šie pažeidžiamumai buvo atvaizduoti pagal nusistovėjusias kibernetinio saugumo sistemas, tokias kaip NIST AI-RMF ir MITRE ATLAS, todėl buvo gauta svarbių įžvalgų apie galimas pažeidžiamumų mažinimo strategijas.
Nepaisant šių nuogąstavimų, „Nano” modelis, palyginti su analogiškais modeliais, pasižymėjo daug žadančiu saugumo suderinimu.
Atakų bibliotekos skenavimo išvadų apibendrinimas
Nors saugumo vertinimai dažnai atskleidžia sudėtingus duomenis, GPT-4.1 modelių atakų bibliotekos skenavimas suteikia aiškių įžvalgų apie sisteminius pažeidžiamumus skaičiavimo kalbų modeliuose. Tyrimas atskleidė vidutinės rizikos atakų modelius – trijuose modelių variantuose buvo apytiksliai 540 sėkmingų įsiskverbimų. Pagrindinė pažeidžiamoji vieta ir toliau buvo greitas įsilaužimas, ypač ryškus „GPT-4.1 Nano” modelyje.
Išvengimo atakų sėkmės rodiklis siekė 47 %, o tai rodo galimą išnaudojimo riziką. Paradoksalu, bet mažiausias modelis pasižymėjo geresniu saugumo suderinimu, o tai rodo, kad dirbtinio intelekto saugumo iššūkiai yra niuansuoti ir kad labai reikia patikimų apsaugos mechanizmų.
Agentų skenavimas atskleidžia kritines kodo rašymo spragas
Remiantis nerimą keliančiais ” Attack Library” skenavimo rezultatais, „Recon” išsamus „Agent” skenavimas atskleidė dar daugiau nerimą keliančių pažeidžiamumų, susijusių su GPT-4.1 modelio kodo kūrimo galimybėmis. Atlikus vertinimą nustatyta 50 rizikos balų, o tai rodo, kad modelis gali padėti kurti kenkėjišką kodą 11 pasirinktinių tikslų.
Saugumo ekspertai įspėja, kad šie rezultatai išryškina didelę riziką, susijusią su didelių kalbos modelių diegimu, ypač įmonių aplinkoje. Skenavimas pabrėžia, kad labai svarbu parengti išsamias saugumo strategijas, kad būtų galima sumažinti galimas grėsmes ir užkirsti kelią neautorizuotam, žalingam kodo generavimui, kuris gali pakenkti sistemos vientisumui ir naudotojų saugumui.
NIST ir MITRE programos: AI modelio rizikų kartografavimas
Kibernetinio saugumo tyrėjams gilinantis į dirbtinio intelekto modelių pažeidžiamumą, NIST dirbtinio intelekto rizikos valdymo sistema (NIST AI-RMF) tampa itin svarbia priemone, leidžiančia sistemingai kartografuoti ir mažinti riziką, susijusią su tokiais dideliais kalbos modeliais kaip GPT-4.1.
Sugretinę „Recon” skenavimo ataskaitas su NIST AI-RMF gairėmis, saugumo ekspertai gali nustatyti konkrečius pažeidžiamumus ir parengti tikslines jų mažinimo strategijas. MITRE ATLAS sistema papildo šį metodą, suteikdama papildomų įžvalgų apie galimus atakų vektorius.
Šios struktūrizuotos metodikos leidžia organizacijoms išsamiai įvertinti ir šalinti saugumo riziką, todėl reaktyvus pažeidžiamumų valdymas virsta proaktyviu, strateginiu požiūriu į dirbtinio intelekto sistemos apsaugą.
LLM saugumo grėsmių mažinimo strategijos
NIST ir MITRE sukurtos sisteminės sistemos suteikia pagrindą suprasti dirbtinio intelekto modelių riziką, tačiau organizacijos turi aktyviai įgyvendinti tikslines strategijas, kad apsaugotų atsirandančias didelių kalbos modelių (LLM) saugumo grėsmes.
Tvirta prieigos kontrolė, įvesties tvarkymas ir nuolatinė stebėsena yra labai svarbūs apsaugos mechanizmai. „Raudonosios komandos” pratybos padeda nustatyti galimus pažeidžiamumus, o išsami saugumo politika užtikrina kontroliuojamą LLM diegimą.
Organizacijos turi sukurti daugiasluoksnius saugumo metodus, kuriais autentifikuojama naudotojų sąveika, išvalomi įvesties parametrai ir aktyviai nustatomi galimi duomenų nutekėjimo ar manipuliavimo jais pavojai. Įgyvendinant šias strategijas sukuriama atspari infrastruktūra, apsauganti jautrią informaciją ir palaikanti dirbtiniu intelektu paremtų sistemų vientisumą.
Pokalbių apsauga generatyvinio dirbtinio intelekto amžiuje
Nors generatyvinio dirbtinio intelekto technologijos toliau iš esmės keičia skaitmeninį bendravimą, kyla precedento neturinčių iššūkių, susijusių su pokalbių saugumu ir duomenų privatumu. Per kalbos modelius, tokius kaip GPT-4.1, netyčia gali nutekėti jautri informacija, todėl gali būti pažeistas naudotojo konfidencialumas.
Organizacijos turi įgyvendinti patikimas saugumo strategijas, įskaitant galutinį šifravimą, prieigos kontrolę ir kruopščią stebėseną. Reguliarūs saugumo auditai ir pažeidžiamumo vertinimai tampa labai svarbūs užtikrinant pokalbių vientisumą.
Vartotojus reikia šviesti apie galimus pavojus ir saugaus bendravimo praktiką. Aktyviai spręsdami šiuos iššūkius, asmenys ir įmonės gali sumažinti duomenų atskleidimo riziką ir išlaikyti pasitikėjimą, būtiną vis labiau dirbtiniu intelektu grindžiamoje bendravimo aplinkoje.
