Non è la prima volta che si scoprono modi che consentono di effettuare delle “promp injection” capaci di bypassare i controlli dei LMM e fargli fornire output malevoli e sicuramente non sarà l’ultimo. Ma questa volta i ricercatori scoprono un approccio diverso che consente di hackerare tutti i più famosi chatbot ad oggi in circolazione.
I ricercatori della School of Computer Science della Carnegie Mellon University, del CyLab Cybersecurity and Privacy Institute e del San Francisco Center for Secure AI hanno identificato congiuntamente una nuova vulnerabilità nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM).
Gli scienziati hanno proposto un metodo di attacco semplice ed efficace che ha un’alta probabilità di far sì che i modelli linguistici generino risposte indesiderate.
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Si scopre che l’aggiunta di determinati suffissi o parole chiave calcolate matematicamente a un’ampia gamma di query aumenta notevolmente la possibilità che i modelli rispondano comunque alle query degli utenti che altrimenti rifiuterebbero.
Gli scienziati non miravano ad attaccare i modelli linguistici chiusi e i chatbot, ma lo studio ha dimostrato che sono ugualmente vulnerabili agli stessi trucchi dei modelli linguistici aperti. Questo nonostante il fatto che queste vulnerabilità siano state trovate proprio nei modelli aperti.
L’attacco funziona con successo in chatbot popolari come OpenAI ChatGPT, Anthropic Claude, Google Bard e Meta Llama-2. I ricercatori hanno testato il loro metodo su molte domande diverse per dimostrare l’universalità dell’approccio identificato.
La vulnerabilità scoperta mette a rischio l’introduzione sicura dell’intelligenza artificiale nei sistemi autonomi, poiché gli aggressori possono utilizzarla per aggirare la protezione e disabilitare tali sistemi. Ciò può portare a gravi conseguenze con l’uso diffuso di sistemi autonomi in futuro.
Capire come eseguire tali attacchi è spesso il primo passo per sviluppare forti difese contro di loro.
Al momento, i ricercatori non dispongono di una soluzione universale per prevenire tali attacchi, quindi il passo successivo è trovare un modo per correggere questi modelli e garantirne l’utilizzo sicuro nei sistemi autonomi.
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