Взлом в стоге сена: как длинный контекст обходит защиту языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, что увеличение объема вводного текста может значительно снизить безопасность больших языковых моделей, делая их уязвимыми для атак, направленных на обход встроенных ограничений.

В исследовании длинных контекстов обнаружено, что модели Llama-3 и Qwen2.5 демонстрируют различную динамику компромисса между способностью и безопасностью: Llama-3 показывает последовательное снижение как успешности (ASR), так и частоты отказов по мере смещения цели запроса к концу контекста, в то время как Qwen2.5 выявляет эффект «иглы в стоге сена», достигая наихудшей производительности при расположении цели в середине (0.25-0.5), где ограничения в возможностях непреднамеренно повышают безопасность, однако размещение цели в начале контекста максимизирует успешность обеих моделей при сохранении высоких показателей принятия.

Работа демонстрирует, что позиция вредоносной цели внутри длинного контекста играет решающую роль в успешности атак, и что увеличение длины контекста может быть более эффективным, чем сложные методы обхода защиты.

Несмотря на значительные успехи в разработке больших языковых моделей (LLM) с расширенным контекстом, их безопасность при обработке длинных входных данных остается недостаточно изученной. В статье ‘Jailbreaking in the Haystack’ представлена методика NINJA, позволяющая обходить механизмы защиты LLM путем добавления безобидного, сгенерированного моделью контента к вредоносным запросам. Ключевым выводом является то, что позиционирование вредоносной цели в длинном контексте играет решающую роль в успешности атаки, значительно повышая эффективность обхода защиты даже у передовых моделей, таких как LLaMA, Qwen, Mistral и Gemini. Может ли понимание этих позиционных уязвимостей привести к разработке более надежных и безопасных LLM для широкого спектра приложений?

Уязвимость Языковых Моделей: Эволюция Угроз

Безопасность языковых моделей (LM) – приоритетная задача, однако постоянные успешные атаки, такие как Jailbreak, демонстрируют существующие уязвимости. Эти атаки направлены на обход встроенных механизмов защиты и генерацию нежелательного контента. Традиционные методы защиты сталкиваются с трудностями при противодействии сложным атакам, использующим контекстуальные лазейки. Успешность атак возрастает пропорционально длине контекста; например, при использовании атаки Ninja на Llama-3.1-8B-Instruct показатель успешности атаки (ASR) увеличивается на 35.1%.

Исследование показывает, что при стандартной настройке целевая модель корректно идентифицирует и отклоняет прямые вредоносные запросы, в то время как успешная атака Ninjaattack, помещающая тот же запрос в начало длинного, безвредного текста, позволяет обойти фильтры безопасности.

В хаосе данных спасает только математическая дисциплина.

Атака «Ninja»: Скрытая Угроза в Длинном Контексте

Метод Ninja Attack – эффективный способ обхода фильтров безопасности, использующий возможности длинных контекстных окон в больших языковых моделях. Успех атаки напрямую зависит от релевантности и позиционирования целевых инструкций в запросе. Позиционная предвзятость моделей делает их уязвимыми к подобным манипуляциям.

Анализ частоты успешных атак Ninjaattack демонстрирует, что показатель успешности (Attack Success Rate) является более строгим критерием оценки взлома, поскольку он измеряет способность модели предоставить действенный ответ на вредоносный запрос, в отличие от простого отсутствия отказа в безопасности.

Эксперименты показывают значительное увеличение ASR при использовании Ninja Attack: на Llama-3.1-8B-Instruct ASR вырос с 23.7% до 58.8%, а на Qwen2.5-7B-Instruct – с 23.7% до 42.5%. Данные свидетельствуют о существенной уязвимости современных моделей к атакам, использующим длинные контексты и стратегическое позиционирование вредоносных запросов.

Оценка Устойчивости: Метрики и Эталоны

HarmBench – важный эталон для оценки устойчивости языковых моделей к враждебным атакам, предоставляющий стандартизированную платформу для тестирования и сравнения методов защиты. Ключевыми метриками являются частота успешных атак (ASR) и частота отказов (NRR). ASR показывает процент успешных взломов, а NRR – частоту отказов от потенциально вредоносных запросов.

Результаты исследования показывают, что успех атаки Ninjaattack напрямую зависит от релевантности контекста, при этом тематически релевантный контекст, разделяющий ключевые слова с вредоносной целью, значительно повышает частоту успешных атак по сравнению с нерелевантным контекстом, не имеющим семантической связи.

Атака Ninja достигает ASR в 54.5% на Mistral-7B-v0.3 и 29% на Gemini Flash, что демонстрирует её широкую применимость. Это указывает на уязвимость даже современных моделей к тщательно разработанным атакам, использующим контекст для обхода защиты.

Red-Teaming Будущего: Агентские Атаки и Сложные Сценарии

BrowserART расширяет область red-teaming, адаптируя вредоносные действия к Multi-Turn Agent настройкам. Агентские атаки, использующие сложные взаимодействия, представляют значительную проблему для существующих протоколов безопасности, поскольку агенты способны к адаптации и продолжению атаки, что затрудняет обнаружение и предотвращение. Уязвимости, проявляющиеся в таких сценариях, часто не выявляются при стандартном тестировании.

Сравнение различных методов атак, включая прямые запросы, GCG, ручные и префиксные атаки, показывает, что размещение цели в начале контекста последовательно приводит к более высокой частоте успешных атак (ASR) по сравнению с размещением в конце.

Оценка моделей в динамичных, многоходовых сценариях критически важна для создания надёжных и безопасных систем ИИ. Оценка устойчивости к таким атакам позволяет выявить и устранить уязвимости до их эксплуатации. Простое решение не обязательно короткое, оно непротиворечивое и логически завершённое.

Исследование демонстрирует, что увеличение длины контекста может стать причиной деградации безопасности больших языковых моделей, открывая возможности для атак, направленных на обход встроенных механизмов защиты. Этот феномен подтверждает глубокую взаимосвязь между вычислительной эффективностью и надежностью алгоритмов. Как отмечал Джон фон Нейманн: “В науке не бывает простых ответов, только простые вопросы и сложные решения.” Действительно, кажущаяся простота увеличения контекста скрывает сложную проблему позиционной уязвимости, где местоположение вредоносной цели внутри контекста критически влияет на успех атаки. В хаосе данных спасает только математическая дисциплина, и эта работа служит ярким тому подтверждением.

Что впереди?

Представленная работа выявляет закономерность, которая, по сути, является элегантной в своей простоте: увеличение длины контекста, подобно растягиванию струны, приводит к снижению устойчивости больших языковых моделей к манипуляциям. Нельзя сказать, что это неожиданно; скорее, это подтверждение того, что «безопасность», создаваемая методами выравнивания, является, в лучшем случае, хрупкой конструкцией, зависящей от параметров, которые, как показывает исследование, легко нарушить. Вопрос не в том, можно ли обойти защиту, а в том, насколько легко это сделать, варьируя лишь длину безобидного текста.

Однако, истинный вызов заключается не в обнаружении уязвимости, а в ее математическом описании. Доказать, что определенная длина контекста гарантированно приводит к провалу выравнивания, — вот задача, требующая не эмпирических наблюдений, а строгих доказательств. Позиционное влияние, обнаруженное в данной работе, намекает на возможность создания алгоритмов, точно определяющих «критические точки» в контексте, где вероятность успеха атаки максимальна.

Будущие исследования должны сосредоточиться не на создании более сложных методов выравнивания, а на разработке архитектур, принципиально невосприимчивых к манипуляциям длиной контекста. Поиск такой архитектуры, возможно, потребует отказа от текущих подходов и обращения к более фундаментальным принципам обработки информации. Иначе, мы обречены бесконечно латать дыры в конструкции, которая изначально обречена на провал.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04707.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-10 17:35

🚀 Квантовые новости