Ataki na GenAI

W miarę jak organizacje integrują GenAI z funkcjami biznesowymi, pojawia się nowa granica bezpieczeństwa cybernetycznego - ataki oparte na obietnicach. Raport Palo Alto Networks, „Securing GenAI: A Comprehensive Report on Prompt Attacks”, przedstawia, w jaki sposób prompt injections może naruszać bariery ochronne, przejmować cele modelu i wyciekać wrażliwe dane - wszystko to poprzez wykorzystanie samych danych wejściowych, na których rozwija się GenAI.

Najważniejsze zidentyfikowane wektory zagrożeń:

Obejście zabezpieczeń - Modele manipulowane za pomocą uporczywych lub zaciemnionych monitów w celu ujawnienia szkodliwych treści lub naruszenia zabezpieczeń.

Wyciek informacji - wrażliwe dane, w tym artefakty szkoleniowe lub instrukcje systemowe, mogą zostać wycieknięte za pomocą sprytnie spreparowanych pytań.

Przejęcie celu - systemy przekierowywane do wykonywania działań niezgodnych z ich przeznaczeniem.

Ataki na infrastrukturę - zdalne wykonanie kodu i monity wyczerpujące zasoby mogą sparaliżować aplikacje lub doprowadzić do wdrożenia złośliwego oprogramowania.

Techniki ataku obejmują:

☑️ Podział ładunku i szybki wyciek danych

☑️ Uszkodzenie pamięci w agentach AI

☑️ Zaciemnianie poprzez szyfrowanie/odwracanie/kodowanie

☑️ Multimodalne jailbreaki (obraz/audio)

☑️ „Storytelling” i scenariusze inżynierii społecznej

Metody te ujawniają, że język naturalny jest nową powierzchnią ataku, a konwencjonalne metody kontroli są niewystarczające.

Zrozumienie tych zagrożeń jest nie tylko pomocne - jest pilne. W miarę jak AI staje się osadzony w krytycznych systemach, od opieki zdrowotnej po usługi finansowe, ilość i wyrafinowanie ataków będzie rosnąć wykładniczo. Im bardziej polegamy na GenAI, tym bardziej atakujący będą wymyślać sposoby na jej złamanie.

Dla IT audytorów, specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa i GRC, kluczowe znaczenie ma teraz:

Ciągłe poznawanie wzorców ataków i mechanizmów obronnych specyficznych dla sztucznej inteligencji.

Przejście od statycznych list kontrolnych audytu do dynamicznych, świadomych sztucznej inteligencji kontroli.

Osadzenie wykrywania zagrożeń w każdej warstwie architektury GenAI

Współpraca z zespołami DevSecOps w celu testowania i obciążania potoków AI pod kątem możliwości szybkiego wykorzystania.

Tak jak zespoły bezpieczeństwa używają MITRE ATT&CK do zrozumienia tradycyjnych zagrożeń, tak w krajobrazie sztucznej inteligencji kluczowa jest matryca MITRE ATLAS.

ATLAS zapewnia kompleksowe ramy dla:

Zrozumienia, w jaki sposób przeciwnicy atakują modele i agentów AI

Mapowanie rzeczywistych scenariuszy ataków AI

Projektowanie środków obronnych dostosowanych do środowisk uczenia maszynowego

Jeśli nie wiesz, jak działają ataki typu prompt, nie będziesz wiedział, kiedy twój system GenAI został naruszony. A jeśli nie rozumiesz ATLAS, nie będziesz wiedział, jakie mechanizmy obronne należy traktować priorytetowo.

Link 1

Link 2

Autor: Sebastian Burgemejster