Forwarded from SecureTechTalks
🔒 Как обмануть ChatGPT и LLaMA без взлома? Новый метод ETTA

🧠 Исследователи представили метод ETTA (Embedding Transformation Toxicity Attenuation), который позволяет генерировать вредоносные ответы от LLM, обходя защиту без доступа к весам, коду или API.

Это не jailbreak. Это тонкий трюк, меняющий сам способ, как ИИ "чувствует" запрос.

⚙ Что именно делает ETTA?

Вся логика защиты LLM — это в первую очередь фильтрация на уровне эмбеддингов (векторов, представляющих смысл слов).

Например:
Когда вы пишете "Сделай бомбу", вектор запроса похож на вектор других запрещённых тем.
Модель распознаёт токсичность и отказывается отвечать.

ETTA вмешивается в этот процесс и незаметно изменяет вектор, чтобы:
🔹 Сохранить тот же смысл (семантически — это всё ещё бомба)
🔹 Но выглядеть вектору как «безопасный» (на уровне ИИ)
Результат:
✅ Модель принимает запрос как нормальный
✅ Отвечает как будто это безобидный вопрос, не включив защиту

🔬 Как именно это реализовано?

➖Модуль обучается на парах слов: токсичных и нейтральных (например, “explosive” vs “research”)
➖Создаётся матрица преобразования эмбеддингов, которая:
- отделяет компонент "токсичности" от остального смысла
- гасит именно токсичный сигнал
➖Применяется к входному эмбеддингу запроса
➖Запрос отправляется в LLM уже в модифицированном виде

При этом:
– Смысл запроса сохраняется
– Безопасность модели отключается
– Результат валидный, связный, но содержит вредоносный текст

📊 Насколько эффективен метод?

- Gemma-2 (Google) — 95.19% успешных обходов
- LLaMA-2-7b — 87.88%
- Vicuna-13b — 88.46%
- Средний успех по моделям — 88.61%

Даже при наличии встроенной защиты:
- SmoothLLM (защита на входе) — всё равно 60.15% успеха
- ESF (дообученная фильтрация) — 77.39%

🚨 В чем новизна?

🔺 Не требуется модификация модели — весы, архитектура, даже токенизатор не трогаются
🔺 Работает на open-source — можно внедрить в любом локальном LLM
🔺 Выключается фильтрация без следов — для обычных запросов всё работает корректно
🔺 Идеально подходит для скрытых атак в продуктах с LLM — например, чат-ботах, IDE, голосовых ассистентах

🛡 Что предлагают исследователи?

✅ Нормализация эмбеддингов — выравнивание векторов относительно "безопасных" запросов
✅ Проверка целостности модели — чтобы исключить скрытые внедрения
✅ Фильтрация вывода LLM — внешние прокси и анализ результата, а не только запроса

📌 Вывод

ETTA атакует не API, не веса, не prompt — а само "восприятие смысла" моделью.
Механизм фильтрации, на который полагаются все LLM, можно точечно обойти, сохраняя при этом видимость корректной работы.

💡 Защита LLM — это не только prompt-фильтры, а защищённая геометрия смыслов + контроль среды исполнения.
Исходник: arXiv:2507.08020v1

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#AIsecurity #LLM #ETTA #EmbeddingPoisoning #Cybersecurity #PromptHacking #LLMThreats #MachineLearning #OpenSourceAI #RedTeam
#AIexploitation #ModelSecurity #VectorManipulation #NeuralNets #SecureML #ModelIntegrity #AIalignment
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Data Secrets
Белые хакеры из университета Торонто придумали новую атаку на GPU

Те, кто увлекается кибербезом, точно знают, что такое Rowhammer. Это классическая аппаратная атака, которая заключается в многократном чтении (или записи) определённых строк памяти. Это вызывает электрические помехи и приводит к непреднамеренным изменениям (bit flip) в соседних ячейках памяти.

Изначально Rowhammer была обнаружена для обычной оперативки, но теперь оказалось, что она может быть адаптирована и для видеопамяти (это назвали GPUHammer).

Причем эффект может быть даже страшнее, потому что в случае ИИ всего один ошибочный бит в весах модели может привести к катастрофическому снижению точности. Прямо в статье это доказали на примере ImageNet: метрика скакнула с 80% до менее чем 1%.

Уязвимы все системы с видеокартами NVIDIA на GDDR6 (например, A6000). Такие ооочень часто используются в дата-центрах. Причем существующие защиты вроде TRR не сильно спасают.

Nvidia порекомендовали включать ECC (Error-Correcting Code): он позволяет автоматически исправлять некоторые типы ошибок в памяти. Но есть нюанс: ECC роняет производительность на 10–50%. Так что в перспективе нвидии все-таки придется реагировать изменениями в архитектуре.

В общем, спасибо ребятам за исследование, конечно, но не от всей души 🎧
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Forwarded from Data Secrets
В Google ИИ-агент помог обнаружить и предотвратить предстоящую кибер-атаку на систему

Об этом рассказал сам Сундар Пичаи. Агент называется Big Sleep, его презентовали еще в прошлом году. До этого он уже помогал находить белые пятна в системе безопасности Google, но этот случай – первый в истории, когда ИИ помог предотвратить реальную атаку.

Кстати, сегодня Google также объявили о том, что добавят ИИ-агентов в свою известную систему мониторинга Timesketch и анонсируют еще одну ИИ-систему (уже помасштабнее) обнаружения аномалий и угроз – FACADE. Это будет первое публичное демо проекта, хотя внутри Google он работает уже с 2018 года.

blog.google/technology/safety-security/cybersecurity-updates-summer-2025/
Forwarded from Data Secrets
В странное время живем: крупнейшая ML-конференция ICML добавила следующий пункт в свой кодекс этики подачи статей ⬇️

«Подача статьи со «скрытым» промптом является нарушением научной этики, если этот промпт предназначен для получения положительного отзыва от LLM. Включение такого промпта является попыткой саботировать процесс рецензирования»


Фишка тут в том, что рецензентам ICML в то же время строго запрещено использовать LLM для написания рецензий. Но организаторы говорят, что это правило не оправдывает подобного рода саботаж и проводят аналогию с ситуацией, когда автор, пытающийся подкупить рецензента за положительный отзыв, также нарушает правила, хотя рецензент не имеет права брать взятки.

При этом, что самое интересное, какие-то скрытые промпты все-таки оставлять можно. Например, если они предназначены для выявления использования рецензентами LLM – это ок.

Правило, ясное дело, взято не из воздуха, а продиктовано реалиями рисерча: в последнее время статей с именно такими скрытыми заговорами промптами на положительные рецензии обнаружилось слишком много, чтобы игнорировать тренд.
Cybersecurity AI (CAI) — это легкая платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет специалистам по безопасности создавать и внедрять автоматизированные системы искусственного интеллекта для защиты и нападения.
Независимо от того, являетесь ли вы исследователем в области безопасности, этическим хакером, ИТ-специалистом или организацией, стремящейся усилить свою безопасность, CAI предоставляет компоненты для создания специализированных агентов искусственного интеллекта, которые могут помочь в смягчении последствий, обнаружении уязвимостей, эксплуатации и оценке безопасности.

https://github.com/aliasrobotics/cai

#статьи_ссылки_scripts
👎1👏1
Forwarded from CyberSecurityTechnologies
RT_AI_Attack_Def.pdf
10 MB
#Tech_book
"Red Teaming AI:
Attacking & Defending Intelligent Systems
", 2025.

// While other resources may list vulnerabilities, our focus is on how to think like an attacker attacking intelligent systems, how to proactively identify these unique patterns, and how to build more resilient systems based on this understanding
👍2💯1
В продолжение, но не совсем, истории про вредонос PromptLock 😷, который использовал LLM для сканирования файловых систем, поиска нужных файлов и их отправки на сервера киберпреступников. Тут схожая схема и, похоже, это может стать тенденций, а затем и нормой у вирусописателей. Вместо того, чтобы писать код, тестить его в разных окружениях и для разных операционных систем, можно просто использовать запросы к LLM, которая все сделает за тебя 🤖

Раньше вредоносы использовали легитимные инструменты ⚙️ администраторов, тот же PowerShell, для своей деятельности и ухода от обнаружения антивирусами. Теперь вот LLM стали использовать, локально установленные или по API, что гораздо сложнее детектить на самом хосте 🔍 Уж классический антивирус так точно этого не сделает. Тут нужны EDR, ловящие аномалии в поведении на узле, LLM Firewall для анализа доступа к большим языковым моделям, NTA для отслеживания доступа к C2-серверам, и еще комплекс решений, которые позволяют мониторить активность на разных уровнях.

Мир меняется, вредоносы меняются. А вы меняетесь? 🤔

ЗЫ. Интересно, когда появятся EDR, которые вместо самостоятельной проверки всех действий и процессов, начнут спрашивать LLM, а нормальное ли это действие 🤹‍♂️

#ии #malware
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Forwarded from ML&|Sec Feed (Борис_ь с ml)
LLMs in the SOC: An Empirical Study of Human-AI Collaboration in Security Operations Centres
https://arxiv.org/html/2508.18947v1

Исследование представляет собой первый всесторонний эмпирический анализ того, как аналитики SOC взаимодействуют с LLM в своих повседневных рабочих процессах. Изучив 3090 реальных запросов аналитиков, отправленных GPT-4 в течение 10 месяцев в eSentire Inc., исследователи из CSIRO's Data61 и eSentire предоставили беспрецедентные данные о моделях сотрудничества человека и ИИ в операциях кибербезопасности. Результаты показывают, что LLM в основном функционируют как когнитивные помощники для осмысления и построения контекста, а не как инструменты принятия решений, при этом аналитики сохраняют четкий авторитет в отношении критически важных определений безопасности.
🔥2❤1
Forwarded from Not Boring Tech
🍯 Сеньор-инженер из Google выложил бесплатную (!) книгу на 400 страниц об агентских системах — Agentic Design Patterns. Это целый учебник для создания ИИ-агентов под любые задачи:

• Продвинутые техники промптинга
• Шаблоны команд ИИ-агентов и фреймворки
• Гайды по использованию инструментов и MCP
• Кодинг-агенты и CLI
• Техники ризонинга моделей
• Управление памятью в ИИ-агентах
• Практические примеры с кодом и наглядные схемы


Сохраняйте мастрид — тут.

P.S. Кто сделает перевод книги на русский и пришлёт в комменты — отправлю редкий подарок за $16. Думаю, многим будет полезно!

@notboring_tech