Nyligen har forskare på HiddenLayer identifierat säkerhetssårbarheter i Google’s stora språkmodell Gemini (LLM). Dessa sårbarheter har potential att exponera systeminstruktioner, generera skadligt innehåll och möjliggöra indirekta injektionsattacker. Även om problemen påverkar både konsumenter som använder Gemini Advanced med Google Workspace och företag som utnyttjar LLM API:et är det avgörande att belysa behovet av säkra praxis inom AI-teknologi.
En sårbarhet innebär att kringgå säkerhetsbarriärer för att läcka systeminstruktioner. Dessa instruktioner ger viktiga anvisningar till LLM och hjälper till att generera lämpliga svar. Genom att begära att modellen ska producera sina ”grundläggande instruktioner” i en markdown-block kan angripare utnyttja denna sårbarhet. Microsofts dokumentation om LLM-promptteknik betonar kontextens roll för att generera användbarare svar.
En annan sårbarhet härrör från modellernas mottaglighet för synonymattacker, vilket underminerar säkerhetsförsvar och innehållsbegränsningar. Genom att använda ”slipade jailbreaking”-tekniker kan angripare manipulera Gemini-modeller för att generera desinformation om ämnen som val eller producera potentiellt farlig och olaglig information. Detta kan uppnås genom att be modellen att gå in i ett fiktivt tillstånd.
En tredje sårbarhet ligger i LLM:s potential att läcka information genom systeminstruktionen. Genom att ange upprepade ovanliga tokens kan LLM luras att tro att den ska svara, vilket resulterar i att den ger ut ett bekräftelsemeddelande som vanligtvis inkluderar informationen som lämnats in i instruktionen.
Forskare har också upptäckt ett test som involverar Gemini Advanced och ett speciellt utformat Google-dokument kopplat till LLM genom Google Workspace-tillägget. Genom att åsidosätta modellens instruktioner kan en angripare få kontroll över en användares interaktioner med modellen, vilket potentiellt kan leda till skadliga åtgärder.
Även om det är viktigt att erkänna dessa sårbarheter, är det väsentligt att de inte är unika för Googles Gemini LLM och kan hittas i andra språkmodeller inom branschen. Det understryker behovet av rigorösa tester för att upptäcka och motverka promptattacker, dataextraktion, modellmanipulation, fiendliga exempel, datagiftning och exfiltrering.
Google erkänner vikten av att adressera dessa frågor. Företaget genomför ”red-teaming”-övningar och tränar kontinuerligt sina modeller för att försvara sig mot promptinjicering, jailbreaking och andra fiendliga beteenden. Dessutom finns det åtgärder på plats för att förhindra skadliga eller vilseledande svar, med fortsatta förbättringar som görs.
För att skydda användare mot potentiella risker implementerar Google begränsningar för svar relaterade till valfrågor. Detta proaktiva tillvägagångssätt syftar till att förhindra spridningen av vilseledande information om kandidater, politiska partier, valresultat, röstinformation och framstående tjänsteinnehavare.
Upptäckten av dessa sårbarheter påminner om de ständigt föränderliga säkerhetsutmaningarna inom AI-teknologi. Det är avgörande för forskare, utvecklare och organisationer att prioritera säkerhetsbedömningar, implementera skyddsåtgärder och förbli vaksamma för att säkerställa en säker och ansvarsfull användning av språkmodeller.
FAQ
Fråga: Vad är Gemini stora språkmodell (LLM)?
Svar: Gemini LLM är en kraftfull språkmodell utvecklad av Google som syftar till att generera användbara svar baserat på systeminstruktioner. Den använder avancerade algoritmer för att förstå och generera naturligt språkligt innehåll.
Fråga: Vad är synonymattacker?
Svar: Synonymattacker hänvisar till tekniker som används av angripare för att utnyttja sårbarheter genom att utnyttja synonymer eller alternativa former av ord, vilket möjliggör att passera säkerhetsförsvar och begränsningar.
Fråga: Hur kan promptinjicering påverka språkmodeller?
Svar: Promptinjicering kan resultera i att språkmodeller genererar skadliga eller vilseledande svar genom att manipulera instruktionerna eller kontexten som tillhandahålls till modellen.
Fråga: Vilka åtgärder vidtar Google för att hantera dessa sårbarheter?
Svar: Google arbetar aktivt med att stärka sina språkmodellers försvar mot promptinjicering, jailbreaking och andra fiendliga beteenden. Företaget implementerar även skyddsåtgärder för att förhindra skadliga eller vilseledande svar.
Fråga: Är dessa sårbarheter specifika för Googles Gemini LLM?
Svar: Nej, dessa sårbarheter är inte unika för Google’s Gemini LLM. De kan återfinnas i andra språkmodeller inom branschen, vilket understryker behovet av omfattande säkerhetstester och preventiva åtgärder.
Källor:
The Hacker News
The source of the article is from the blog maltemoney.com.br