Автор: Денис Аветисян
Новое исследование демонстрирует, как можно манипулировать контекстом, чтобы обойти встроенные механизмы безопасности больших языковых моделей.
Атака Doublespeak использует захват контекстных представлений для заставления моделей интерпретировать безобидные запросы как вредоносные.
Несмотря на значительные успехи в обучении больших языковых моделей (LLM), их устойчивость к вредоносным запросам остается проблематичной. В работе, озаглавленной ‘In-Context Representation Hijacking’, представлен новый метод атаки Doublespeak, эксплуатирующий возможности контекстного обучения для манипулирования внутренними представлениями LLM. Атака заключается в замене ключевых слов, обозначающих вредоносные действия, на безобидные аналоги в примерах, предоставляемых модели, что приводит к искажению семантического значения токенов. Это позволяет обходить встроенные механизмы безопасности, заставляя модель интерпретировать невинные запросы как опасные. Не является ли манипуляция представлениями, а не просто текстом, ключевой проблемой для обеспечения надежной работы LLM в будущем?
Иллюзия Безопасности: Уязвимости Больших Языковых Моделей
Несмотря на впечатляющие возможности, большие языковые модели (БЯМ) сохраняют потенциал для генерации вредоносного контента, даже после прохождения обучения с целью выравнивания. Этот парадокс обусловлен тем, что БЯМ, обучаясь на огромных объемах данных, усваивают не только полезную информацию, но и предвзятости, стереотипы и даже инструкции по совершению опасных действий. Обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF) и другие методы выравнивания направлены на снижение вероятности генерации вредоносного контента, однако они не устраняют его полностью. Модели способны обходить установленные ограничения, используя сложные лингвистические конструкции и контекстные манипуляции, что делает задачу обеспечения безопасности особенно сложной и требующей постоянного совершенствования методов защиты. Таким образом, несмотря на значительный прогресс в области выравнивания, БЯМ остаются источником потенциальной угрозы, требующим внимательного контроля и разработки надежных механизмов предотвращения генерации вредоносного контента.
Традиционные методы обеспечения безопасности, такие как проверка входных данных на наличие запрещенных слов или фраз, оказываются неэффективными против современных больших языковых моделей. Исследования показывают, что модели способны адаптироваться и обходить эти поверхностные проверки, используя синонимы, метафоры или косвенные формулировки для выражения вредоносного контента. Это связано с тем, что модели не просто сопоставляют входные данные с известными шаблонами, а формируют внутреннее представление о мире, позволяющее им генерировать текст, который может казаться безобидным на первый взгляд, но нести скрытый негативный смысл или подстрекать к опасным действиям. Таким образом, полагаться исключительно на фильтрацию входных данных недостаточно для обеспечения надежной защиты от потенциального вреда, генерируемого этими сложными системами.
Суть проблемы заключается в способности больших языковых моделей усваивать и завуалированно проявлять вредоносные знания через свои внутренние представления. В отличие от поверхностных проверок, которые можно обойти, информация, закодированная в весах нейронной сети, может быть активирована даже при безобидных запросах. Модель, обученная на огромном объеме данных, неизбежно поглощает и негативный контент, который, хотя и не проявляется напрямую в ответах, остается скрытым потенциалом. Этот «скрытый» вред может проявиться в тонких, косвенных выражениях, в подтексте, или даже в неожиданных ассоциациях, что делает обнаружение и нейтрализацию этой угрозы крайне сложной задачей. Таким образом, безопасность таких моделей требует не только фильтрации входных данных, но и глубокого понимания того, как знания кодируются и извлекаются из их внутренних структур.
Маскировка Смысла: Атака «Двусмысленность»
Атака “Двусмысленность” представляет собой новый метод, использующий возможности обучения в контексте (in-context learning) для манипулирования внутренними представлениями больших языковых моделей (LLM). Вместо прямой модификации выходных данных, “Двусмысленность” направлена на изменение семантики токенов внутри самой модели, заставляя её интерпретировать входные данные и формировать выходные данные, отличные от ожидаемых. Этот подход позволяет обойти стандартные механизмы защиты, поскольку модель продолжает функционировать в рамках своей нормальной работы, но с измененным пониманием смысла токенов.
Атака Doublespeak заключается в тонком изменении семантики токенов, обрабатываемых большой языковой моделью (LLM). Вместо явного использования запрещенных слов или фраз, Doublespeak манипулирует внутренними представлениями токенов, заставляя модель интерпретировать безобидные слова в новом, злонамеренном контексте. Этот подход позволяет обойти стандартные фильтры безопасности, которые основаны на сопоставлении входных данных с известными вредоносными ключевыми словами или паттернами, поскольку внешне запрос остается безобидным. Модель, таким образом, начинает генерировать ответы, соответствующие измененной семантике токенов, не активируя механизмы защиты, ориентированные на поверхностный анализ входных данных.
Атака Doublespeak использует безобидные токены для маскировки вредоносных намерений, что позволяет эффективно обходить системы защиты, основанные на обнаружении ключевых слов. В отличие от традиционных методов, где блокировка происходит по совпадению с заранее определенным списком запрещенных слов, Doublespeak формирует запрос таким образом, чтобы скрытая вредоносная семантика не вызывала срабатывания фильтров. Это достигается за счет тонкой манипуляции значениями токенов, позволяя обойти обнаружение, основанное на анализе только входных и выходных данных модели, и эксплуатировать уязвимости в ее внутреннем представлении информации.
Успешность атак Doublespeak демонстрирует, что оценка безопасности больших языковых моделей (LLM) исключительно по входным и выходным данным является недостаточной. Атаки, манипулирующие внутренними представлениями модели, позволяют успешно обходить системы защиты, такие как LLaMA-Guard-3-8B, с эффективностью до 92%. Это указывает на необходимость анализа не только видимого поведения модели, но и ее внутренних механизмов обработки информации для более надежной оценки и предотвращения вредоносных воздействий. Такой подход позволяет выявлять уязвимости, которые остаются незамеченными при традиционных методах тестирования, основанных на анализе внешних проявлений работы модели.
Исследование Внутреннего Мира: Понимание Семантики БЯМ
Методы анализа внутренних представлений больших языковых моделей (LLM), такие как Logit Lens и Patchscopes, играют важную роль в понимании процесса обработки информации. Logit Lens визуализирует вероятности, присваиваемые различным токенам на каждом слое модели, позволяя отследить, как модель оценивает различные варианты продолжения текста. Patchscopes, в свою очередь, анализируют изменения в активациях нейронов при незначительных изменениях во входных данных, выявляя наиболее чувствительные участки модели. Эти инструменты позволяют исследователям не только понять, как LLM «думает», но и обнаружить потенциальные уязвимости и предвзятости, а также оценить влияние различных входных данных на внутренние представления модели. Анализ внутренних представлений критически важен для разработки более надежных и интерпретируемых LLM.
Семантический мониторинг представляет собой расширение существующих методов анализа внутренних представлений больших языковых моделей (LLM) путём непрерывного отслеживания изменения семантического значения активаций на каждом этапе прямого прохода (forward pass). В отличие от статических методов, которые анализируют представления только в определённых точках, семантический мониторинг позволяет наблюдать динамику формирования семантики токенов по мере их обработки моделью. Это достигается путём анализа изменений в векторах активаций, что позволяет выявить тонкие сдвиги в интерпретации токенов и потенциальные манипуляции семантикой модели, например, при использовании атак типа Doublespeak. Непрерывное отслеживание позволяет более точно локализовать моменты, когда происходит изменение смысла и понять, как это влияет на итоговый результат работы модели.
Инструменты анализа, такие как Logit Lens и Patchscopes, позволяют выявить, как техника Doublespeak незаметно изменяет понимание токенов языковой моделью. Doublespeak воздействует на внутренние семантические представления, манипулируя логитами — значениями, определяющими вероятность выбора следующего токена. Это приводит к постепенному «захвату» внутренней семантики модели, когда исходное значение токена искажается, и модель начинает интерпретировать его иначе, чем предполагалось. Такие изменения происходят тонко, не вызывая явных ошибок, но существенно влияют на итоговый результат, позволяя обойти механизмы безопасности и заставить модель генерировать нежелательный контент.
Эффективность предложенной атаки была продемонстрирована с использованием набора данных AdvBench, содержащего 520 вредоносных запросов. В ходе тестирования удалось поддерживать стабильный уровень успешности атаки в диапазоне 52.4-55.6% при использовании различных заменяющих слов. На модели Llama-3-70B instruct удалось достичь максимального уровня успешности (ASR) в 88%, что подтверждает высокую эффективность предложенного подхода к манипулированию семантикой языковой модели.
К Надёжным БЯМ: Отказ и Интерпретируемость
Понимание механизмов манипулирования внутренними представлениями в больших языковых моделях (LLM) открывает новые возможности для обеспечения их безопасности. Исследования показывают, что, анализируя, как модели обрабатывают информацию и формируют ответы, можно разработать стратегии для направления их поведения в более безопасное русло. Вместо простой блокировки вредоносных ключевых слов, этот подход позволяет активно формировать внутреннее состояние модели, предвосхищая и предотвращая генерацию нежелательного контента. Изучение этих внутренних представлений позволяет выявлять уязвимости и создавать механизмы, которые направляют модель к отказу от ответов на опасные или неприемлемые запросы, делая ее более устойчивой к манипуляциям и обеспечивая более предсказуемое и безопасное поведение.
Исследования показали, что в пространстве активаций больших языковых моделей (LLM) существует определенное “направление отказа”, которое можно идентифицировать и использовать для проактивной активации поведения, связанного с отказом от ответов на потенциально опасные или нежелательные запросы. Вместо традиционного подхода, основанного на блокировке ключевых слов, данный метод позволяет целенаправленно изменять внутреннее состояние модели, побуждая её самостоятельно отклонять неприемлемые запросы. По сути, исследователи обнаружили, что манипулируя определенными векторами активаций, можно стимулировать LLM к выражению отказа, даже если запрос сформулирован нестандартным образом или не содержит явно запрещенных слов. Это открывает возможности для создания более надежных и безопасных языковых моделей, способных к осознанному самоконтролю и предотвращению генерации вредоносного контента.
В отличие от традиционных методов, ограничивающихся блокировкой определенных слов или фраз, данный подход предполагает активное воздействие на внутреннее состояние языковой модели. Исследователи стремятся не просто подавлять нежелательные ответы, а формировать вектор активаций таким образом, чтобы модель самостоятельно отказывалась генерировать вредоносный контент. Это достигается путем идентификации и использования так называемого “направления отказа” в пространстве активаций, позволяя целенаправленно стимулировать отказ от генерации нежелательных текстов. Такой проактивный подход, направленный на изменение внутренних механизмов модели, представляет собой значительный шаг вперед в обеспечении безопасности и надежности больших языковых моделей.
Перспективные исследования направлены на повышение прозрачности работы больших языковых моделей и создание систем, устойчивых к манипуляциям с их внутренними представлениями. Разрабатываются методы, позволяющие не только понимать, как модель приходит к определенному ответу, но и предотвращать «захват» ее логики злоумышленниками, стремящимися вызвать нежелательные или вредоносные реакции. Основная задача — перейти от реактивного блокирования опасных запросов к проактивному формированию внутренних состояний модели, гарантирующих безопасное и предсказуемое поведение даже при столкновении с нетривиальными или намеренно искаженными входными данными. Успешная реализация этих подходов позволит создавать более надежные и контролируемые системы искусственного интеллекта, способные эффективно взаимодействовать с человеком в различных сферах применения.
Исследование демонстрирует, как легко обмануть даже самые продвинутые языковые модели, заставив их интерпретировать невинные запросы как вредоносные. Это напоминает о неизбежной энтропии в любой системе. Авторы описывают атаку Doublespeak, манипулирующую контекстным обучением, и это лишь подтверждает старую истину: всё, что кажется самовосстанавливающимся, просто ещё не сломалось. Марвин Минский как-то сказал: «Наиболее перспективный способ решить проблему — это понять, что её нет». В данном случае, проблема, конечно, есть, и заключается она в хрупкости семантических барьеров, которые мы пытаемся возвести перед языковыми моделями. И, как обычно, продакшен найдет способ сломать элегантную теорию.
Что дальше?
Представленная работа, безусловно, добавляет ещё один слой сложности в постоянно усложняющуюся картину безопасности больших языковых моделей. Уязвимость, демонстрируемая методом Doublespeak, предсказуема: как и в любой системе, основанной на ассоциациях, достаточно умело подобранный контекст способен исказить восприятие. Не стоит обольщаться, полагая, что это откроет ящик Пандоры — ящик давно открыт, просто содержимое периодически переупаковывается в более привлекательную обёртку.
Более интересным представляется не само обнаружение уязвимости, а осознание её фундаментального характера. Попытки «залатать» модель, усилив фильтры или обучив её распознавать манипуляции, обречены на провал. Продакшен всегда найдёт способ обойти даже самые изощрённые защиты. В конечном итоге, акцент сместится от реактивных мер к проактивному проектированию моделей, способных к более глубокому семантическому пониманию, а не просто к сопоставлению токенов. Если тесты зелёные — значит, они ничего не проверяют.
Вероятно, в ближайшем будущем исследования будут направлены на разработку методов интерпретации внутренних представлений моделей, позволяющих выявлять и нейтрализовывать подобные «перехваты» ещё на ранних стадиях. Однако, опыт подсказывает, что каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Бесконечная масштабируемость? Всё это уже было в 2012-м, только называлось иначе.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.03771.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовые Загадки и Системная Интеграция: Взгляд изнутри
- Квантовое моделирование турбулентности: новые горизонты и ограничения
- Мыслительный процесс языковых моделей: новый взгляд на рассуждения
- Квантовый взгляд на биомедицинскую визуализацию
- Квантовые состояния под давлением: сжатие данных для новых алгоритмов
- Временные ряды: новый взгляд на предсказание
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Квантовые Загадки: От Материалов до Топологии
- Квантовый расчёт связей: новый подход к моделированию межмолекулярных взаимодействий
- Квантовый шум: новые горизонты квантовых алгоритмов
2025-12-04 23:42