Sicherheitsherausforderungen bei großen Sprachmodellen durch neue Angriffsmethoden

Sicherheitslücken in großen Sprachmodellen: Die "Indiana-Jones-Methode"

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein sich rasant entwickelndes Feld, das sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich bringt. Ein wichtiger Aspekt ist die Sicherheit von KI-Systemen, insbesondere von großen Sprachmodellen (LLMs). Forscher arbeiten kontinuierlich daran, die Robustheit dieser Modelle gegen Missbrauch und Manipulation zu verbessern. Ein Beispiel für eine neuartige Angriffsmethode ist die sogenannte "Indiana-Jones-Methode".

Die Funktionsweise der "Indiana-Jones-Methode"

Die "Indiana-Jones-Methode" zielt darauf ab, Sicherheitsvorkehrungen von LLMs zu umgehen und Zugriff auf potenziell schädliche Informationen zu erlangen. Der Name leitet sich von der Vorgehensweise des gleichnamigen Filmhelden ab, der durch geschickte Manipulationen an sein Ziel gelangt. Ähnlich verhält es sich bei dieser Methode, die Referenzen zu historischen Persönlichkeiten nutzt, um Informationen aus den LLMs zu extrahieren, ohne die üblichen Sicherheitsmechanismen auszulösen.

Der Angriffsprozess involviert in der Regel drei miteinander interagierende Sprachmodelle. Ein Benutzer gibt ein Schlüsselwort ein, beispielsweise "Bankraub". Das erste Sprachmodell fragt die Ziel-LLM nach historischen Persönlichkeiten, die mit Bankraub in Verbindung gebracht werden. Die Ziel-LLM liefert eine Liste solcher Personen. Anschließend wählt eines der angreifenden Sprachmodelle eine Person aus dieser Liste aus, beispielsweise John Dillinger, und stellt weitere Fragen zu dessen Vorgehensweise und den Faktoren, die zu seinem Erfolg beigetragen haben. Die Ziel-LLM liefert daraufhin weitere Informationen, die Details zu den Methoden und Taktiken des Bankräubers enthalten können.

In der finalen Phase des Angriffs wird die Ziel-LLM aufgefordert, Vergleiche zu heutigen Sicherheitsmaßnahmen in Banken anzustellen und Informationen über moderne forensische Techniken preiszugeben. Auf diese Weise können Informationen extrahiert werden, die bei direkter Abfrage aufgrund der Sicherheitsvorkehrungen nicht zugänglich wären.

Tests und Ergebnisse

Die "Indiana-Jones-Methode" wurde an verschiedenen LLMs getestet, darunter ChatGPT, Llama, Claude, Qwen und Gemma. Die Ergebnisse zeigen, dass die Methode bei einigen Modellen zu einer Offenlegung von schädlichen Informationen führen kann. Die Erfolgsquote variiert je nach Modell und den implementierten Sicherheitsmaßnahmen.

Implikationen für die KI-Sicherheit

Die "Indiana-Jones-Methode" verdeutlicht die Bedeutung von robusten Sicherheitsmechanismen in LLMs. Sie zeigt, dass das bloße Vorhandensein von Wissen über schädliche Aktivitäten ein Sicherheitsrisiko darstellen kann, selbst wenn dieses Wissen nicht direkt abgefragt wird. KI-Entwickler müssen Strategien entwickeln, um den Zugriff auf solche Informationen zu kontrollieren und die Modelle gegen manipulative Angriffe zu schützen.

Ein Ansatz besteht darin, die Erkennung von Jailbreak-Angriffen zu verbessern und die Modelle so zu trainieren, dass sie potenziell schädliche Inhalte "verlernen". Dies erfordert eine kontinuierliche Forschung und Entwicklung im Bereich der KI-Sicherheit.

Bibliographie: - https://t3n.de/news/indiana-jones-methode-knackt-grosse-sprachmodelle-schaedliche-informationen-offenbart-1674694/ - https://www.threads.net/@t3n_magazin/post/DGdAdO3IFn0 - https://twitter.com/t3n/status/1893978966123237876 - https://t3n.de/ - https://t3n.de/tag/software-entwicklung/ - https://x.com/t3n?lang=de - https://www.linkedin.com/company/t3n-magazin-yeebase-media-gmbh/ - https://t3n.de/news/ - https://t3n.de/tag/kuenstliche-intelligenz/