Взлом языковых моделей: эволюция атак, а не подсказок

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к обходу ограничений больших языковых моделей использует эволюционные алгоритмы для автоматической генерации атак, превосходя существующие методы.

Представлена EvoSynth — платформа для автономного развития кодовых алгоритмов, позволяющая выявлять более разнообразные уязвимости в больших языковых моделях.

Несмотря на прогресс в автоматизированном тестировании на устойчивость больших языковых моделей (LLM), существующие подходы ограничены в изобретении принципиально новых стратегий атак. В работе «Evolve the Method, Not the Prompts: Evolutionary Synthesis of Jailbreak Attacks on LLMs» представлен EvoSynth — автономный фреймворк, который смещает акцент с оптимизации запросов на эволюционный синтез кодовых алгоритмов для обхода ограничений LLM. Этот подход позволил достичь передового результата в 85.5% успешности атак против надежных моделей, таких как Claude-Sonnet-4.5, и выявить более разнообразные уязвимости. Возможно ли, используя подобные эволюционные алгоритмы, создать LLM, способные самостоятельно обнаруживать и устранять собственные недостатки в безопасности?

За гранью простого подбора запросов: Необходимость эволюционирующих атак

Традиционные методы автоматизированного тестирования на устойчивость, основанные на подборе запросов, или «prompt engineering», всё чаще демонстрируют свою хрупкость и неэффективность в выявлении глубоких уязвимостей больших языковых моделей (LLM). Суть проблемы заключается в том, что LLM способны интерпретировать запросы самыми разнообразными способами, а незначительные изменения в формулировке могут кардинально изменить результат, делая успешные атаки, основанные на конкретных запросах, невоспроизводимыми и непереносимыми на другие модели. Этот подход требует постоянной ручной адаптации и не способен эффективно обнаруживать сложные, скрытые недостатки в архитектуре и механизмах безопасности LLM, что делает его уязвимым перед более изощрёнными атаками и требует разработки принципиально новых стратегий тестирования.

Несмотря на впечатляющие возможности, большие языковые модели (LLM) оказываются уязвимыми к так называемым «jailbreak»-атакам — методам обхода встроенных механизмов безопасности. Эти атаки демонстрируют, что LLM могут быть вынуждены генерировать контент, который противоречит их изначальным ограничениям, например, предоставлять инструкции по созданию опасных веществ или распространять дезинформацию. В связи с этим возникает необходимость в разработке более надёжных и адаптивных стратегий атак, способных выявлять и эксплуатировать эти уязвимости, а также в создании более совершенных систем защиты, способных противостоять постоянно эволюционирующим методам обхода. Простое совершенствование существующих фильтров и механизмов цензуры оказывается недостаточным, требуя принципиально новых подходов к обеспечению безопасности LLM.

Исследования показывают, что существующие методы атак на большие языковые модели (LLM) сталкиваются с серьезными проблемами в плане обобщения. Успешно разработанный запрос, способный обойти системы безопасности одной модели, зачастую оказывается неэффективным применительно к другой, даже незначительно отличающейся по архитектуре или обучающим данным. Эта непереносимость представляет собой существенное ограничение, поскольку требует разработки индивидуальных атак для каждой конкретной LLM, что значительно увеличивает трудозатраты и снижает масштабируемость. Поэтому, для создания действительно надежной системы защиты, необходимы методы, способные адаптироваться и эффективно работать с широким спектром моделей, демонстрируя высокую степень переносимости и устойчивости к изменениям в архитектуре и параметрах LLM.

EvoSynth: Автономный фреймворк для эволюции атак

EvoSynth представляет собой автономную систему, основанную на принципах агентного подхода, предназначенную для автоматической генерации атак, направленных на обход ограничений больших языковых моделей (LLM). В отличие от традиционного ручного подбора запросов (prompt crafting), EvoSynth использует эволюционный алгоритм для создания атак. Этот подход позволяет системе самостоятельно разрабатывать и совершенствовать стратегии обхода, существенно расширяя возможности по выявлению уязвимостей и обходу встроенных механизмов защиты LLM. Система автоматически генерирует и тестирует различные варианты атак, оптимизируя их для достижения максимальной эффективности в обходе ограничений модели.

В основе EvoSynth лежит агентно-ориентированная архитектура, включающая три специализированных агента, работающих совместно для обнаружения и эксплуатации уязвимостей больших языковых моделей. Агент разведки (Reconnaissance Agent) отвечает за сбор информации о целевой модели и выявление потенциальных векторов атаки. Агент создания алгоритмов атаки (Attack Algorithm Creation Agent) генерирует исполняемый код, предназначенный для эксплуатации обнаруженных уязвимостей. Наконец, агент эксплуатации (Exploitation Agent) выполняет сгенерированный код и оценивает его эффективность, предоставляя обратную связь для дальнейшей оптимизации процесса эволюции атак. Взаимодействие между этими агентами осуществляется итеративно, позволяя EvoSynth автоматически адаптировать и совершенствовать свои атаки.

В EvoSynth используются атаки на основе кода, представляющие собой исполняемый код, разработанный для прямого воздействия на уязвимости больших языковых моделей (LLM). В отличие от манипуляций с запросами (prompt engineering), которые полагаются на косвенное влияние через текстовый ввод, атаки на основе кода позволяют напрямую использовать недостатки в реализации или обработке данных LLM. Этот подход обеспечивает более прямой и потенциально эффективный вектор атаки, поскольку позволяет обойти защитные механизмы, основанные на фильтрации или анализе входных данных, и напрямую эксплуатировать внутренние уязвимости модели. Конструирование и выполнение кода позволяет обойти ограничения, налагаемые на текстовый ввод, и повышает вероятность успешной эксплуатации.

Сложность и эффективность: Оценка изощренности атак

Для оценки сложности сгенерированных атак использовались два ключевых показателя: статическая структурная сложность и динамическая сложность. Статическая сложность определялась на основе структуры кода сгенерированных атак, анализируя такие параметры, как количество узлов, ветвлений и циклов в алгоритме. Динамическая сложность оценивалась на основе количества и характера внешних вызовов к целевым языковым моделям (LLM) в процессе выполнения атаки. Высокое значение динамической сложности указывает на адаптивные атаки, требующие многократного взаимодействия с LLM для достижения своей цели. Комбинированное использование этих двух метрик позволяет комплексно оценить сложность и, как следствие, потенциальную эффективность атак.

Атаки, генерируемые EvoSynth, часто используют процедурные нарративные графы (Procedural Narrative Graphs), позволяющие динамически собирать уникальные последовательности действий. Данный подход вносит вклад как в статическую, так и в динамическую сложность атак. Статическая сложность обусловлена сложной структурой графа и разнообразием возможных путей выполнения, а динамическая сложность — способностью алгоритма адаптировать последовательность действий в зависимости от контекста и реакции целевой языковой модели. Использование процедурных нарративных графов позволяет EvoSynth создавать атаки, которые не являются предопределенными шаблонами, что затрудняет их обнаружение и блокировку.

Результаты исследований демонстрируют корреляцию между сложностью атаки и показателем успешности (Attack Success Rate, ASR), указывая на то, что более сложные атаки часто эффективнее обходят механизмы безопасности больших языковых моделей (LLM). В ходе экспериментов с EvoSynth был достигнут средний показатель ASR в 95.9% применительно ко всем протестированным LLM. Данный показатель свидетельствует о способности EvoSynth успешно генерировать атаки, обходящие встроенные системы защиты, и подтверждает гипотезу о взаимосвязи между сложностью атаки и её результативностью.

В ходе тестирования EvoSynth продемонстрировал высокую эффективность при использовании разнообразных вредоносных запросов, достигнув показателя Attack Success Rate (ASR) в 85.5% против модели Claude-Sonnet-4.5. Важным результатом является также переносимость разработанных алгоритмов: 20% сгенерированных алгоритмов оказались эффективными более чем для 80% протестированных запросов, что свидетельствует о гибкости и адаптивности подхода EvoSynth к обходу механизмов защиты языковых моделей.

EvoSynth в действии: Автоматизированное красное командование и не только

EvoSynth представляет собой надежное и масштабируемое решение для автоматизированного тестирования на проникновение, непрерывно выявляющее и эксплуатирующее уязвимости больших языковых моделей (LLM) в условиях «черного ящика». Данный подход позволяет оценивать безопасность LLM без необходимости доступа к их внутренним компонентам или архитектуре. Система автоматически генерирует и применяет различные атаки, имитируя действия злоумышленника, и оценивает реакцию модели. Благодаря этому, EvoSynth способен обнаруживать широкий спектр уязвимостей, включая инъекции запросов, обход ограничений и манипулирование выходными данными. Масштабируемость решения позволяет проводить тестирование даже для самых крупных и сложных LLM, обеспечивая непрерывную оценку безопасности и адаптацию к новым угрозам.

Исследования показали, что EvoSynth превосходит существующие методы X-Teaming в генерации эффективных и переносимых атак на большие языковые модели. В отличие от традиционных подходов, требующих значительного ручного труда для создания и адаптации эксплойтов, EvoSynth автоматически эволюционирует атаки, обеспечивая не только более высокую эффективность в выявлении уязвимостей, но и возможность применения сгенерированных атак к различным моделям и сценариям. Этот автоматизированный процесс позволяет значительно ускорить тестирование безопасности и повысить надежность выявляемых проблем, что особенно важно в контексте быстрого развития и усложнения архитектур искусственного интеллекта. Полученные результаты демонстрируют, что EvoSynth способен генерировать атаки, которые не только успешно обходят существующие механизмы защиты, но и сохраняют свою эффективность при переносе на новые, ранее не виданные модели, что делает его ценным инструментом для обеспечения безопасности ИИ-систем.

В рамках EvoSynth реализована автоматическая эволюция атак, что значительно снижает потребность в ручном вмешательстве при проведении красных командных учений. Эта особенность позволяет системе самостоятельно адаптировать и совершенствовать стратегии взлома, выявляя новые уязвимости больших языковых моделей (LLM) без постоянного контроля со стороны специалистов. Автоматизация не только ускоряет процесс тестирования, но и повышает его эффективность, поскольку система способна генерировать более сложные и разнообразные атаки, которые могли бы быть упущены при ручном анализе. Такой подход к “красному командованию” позволяет значительно оптимизировать ресурсы и сосредоточиться на устранении выявленных проблем безопасности, способствуя разработке более надежных и устойчивых к взлому искусственных интеллектов.

Полученные результаты демонстрируют значительный потенциал EvoSynth в усилении оценок безопасности больших языковых моделей и ускорении разработки более надежных и защищенных систем искусственного интеллекта. Автоматизированное выявление и эксплуатация уязвимостей, осуществляемые EvoSynth, позволяют проводить всесторонний анализ, выявляя слабые места, которые могли бы остаться незамеченными при традиционных методах тестирования. Это, в свою очередь, способствует созданию более устойчивых моделей, способных противостоять различным атакам и обеспечивать более безопасное взаимодействие с пользователями. Способность системы к автоматической эволюции атак не только оптимизирует процесс «красной команды», но и позволяет предвидеть и нейтрализовать новые, ранее неизвестные угрозы, что делает EvoSynth ценным инструментом для повышения общей безопасности и надежности систем ИИ.

Исследование демонстрирует, что даже самые передовые языковые модели уязвимы, когда дело доходит до эволюционирующих атак. EvoSynth, автономно создающий код для обхода защиты, выявляет уязвимости, которые ранее оставались незамеченными. Это подтверждает известную истину: элегантная теория защиты быстро рушится под натиском производственной реальности. Как говорил Эдсгер Дейкстра: «Простота — это, возможно, величайшее из искусств, но сложнее всего достичь её». В данном случае, сложность заключается в том, что атаки эволюционируют, требуя постоянной адаптации и упрощения систем защиты, иначе сложные конструкции быстро становятся источником новых проблем и уязвимостей. Эта гонка вооружений между защитой и атакой, вероятно, будет продолжаться бесконечно.

Куда Ведёт Эволюция?

Представленная работа демонстрирует, как автоматизированный поиск уязвимостей, основанный на эволюционных алгоритмах, способен превзойти существующие методы взлома языковых моделей. Однако, триумф одной оптимизации неизбежно порождает новую задачу. В конечном счете, каждая «пропатченная» уязвимость — это лишь временное облегчение, а не фундаментальное решение. Модели становятся сложнее, а пространство возможных атак — экспоненциально больше. Попытки создать абсолютно безопасную систему напоминают попытки удержать ртуть в кулаке.

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены не столько на поиске новых эксплойтов, сколько на разработке более устойчивых архитектур, способных адаптироваться к постоянно меняющемуся ландшафту угроз. Попытки создать «самоисправляющиеся» модели, использующие принципы эволюции для защиты от атак, выглядят закономерным, хотя и не гарантированным, шагом. Впрочем, стоит помнить: всё, что оптимизировано, рано или поздно оптимизируют обратно.

В конечном счёте, задача состоит не в том, чтобы победить атакующих, а в том, чтобы научиться сосуществовать с ними. В этом контексте, EvoSynth — это не просто инструмент взлома, а платформа для изучения границ возможностей языковых моделей и их уязвимости перед лицом непредвиденных сценариев. Архитектура — это не схема, а компромисс, переживший деплой.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.12710.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-18 17:22

🚀 Квантовые новости