Закрепление
Оригинал: Persistence
Злоумышленник пытается сохранить закрепление с помощью ИИ-артефактов или программного обеспечения.
Закрепление включает техники, которые злоумышленники используют, чтобы сохранять доступ к системам после перезагрузок, изменения учетных данных и других прерываний, способных лишить их доступа. Техники закрепления часто предполагают оставление в системе модифицированных ML-артефактов, таких как отравленные обучающие данные или измененные ИИ-модели.
Техники
Примеры процедур из кейсов
Несколько вендоров начали классифицировать файлы как относящиеся к этому семейству программ-вымогателей, хотя большинство из них не запускались. Мутированные образцы отравили набор данных, который модели машинного обучения используют для выявления и классификации этого семейства программ-вымогателей.
AML.CS0009Отравление TayМногократно взаимодействуя с Tay с использованием расистской и оскорбительной лексики, злоумышленники смогли сместить набор данных Tay в сторону такой же лексики. Для этого они использовали функцию "repeat after me" — команду, которая заставляла Tay повторять все, что ей говорили.
AML.CS0013Бэкдор-атака на модели глубокого обучения в мобильных приложенияхИсследователи отравили модель жертвы, внедрив нейронную полезную нагрузку в скомпилированные модели через прямое изменение вычислительного графа. Затем исследователи снова упаковали отравленную модель в APK-файл.
AML.CS0024Червь Morris II: атака на основе RAGСамореплицирующаяся часть промпта заставляет сгенерированный ответ содержать вредоносный промпт, благодаря чему червь может распространяться дальше.
AML.CS0025Отравление крупномасштабных веб-датасетов: атака split-viewЗлоумышленник может подготовить отравленные обучающие данные, чтобы заменить фрагменты датасета, ставшие недоступными из-за истечения регистрации соответствующих доменов.
AML.CS0026Перехват финансовой транзакции с использованием M365 Copilot в роли инсайдераИсследователи добились закрепления в системе жертвы, поскольку вредоносный промпт выполнялся каждый раз, когда извлекалась отравленная RAG-запись с поддельными банковскими реквизитами.
AML.CS0028Подмена ИИ-модели через атаку на цепочку поставокИмея полный доступ к весам модели, злоумышленник мог изменить их, чтобы вызывать ошибочные классификации или иным образом ухудшать качество работы модели.
AML.CS0028Подмена ИИ-модели через атаку на цепочку поставокИмея полный доступ к модели, злоумышленник мог изменить ее архитектуру, чтобы поменять поведение модели.
AML.CS0035Эксфильтрация данных из Slack AI через косвенную промпт-инъекциюИсследователь создает публичный канал Slack и отправляет в него вредоносное содержимое: текст для извлечения и промпт. Поскольку Slack AI индексирует сообщения в публичных каналах, вредоносное сообщение добавляется в его RAG-базу данных.
AML.CS0036AIKatz: атака на десктопные LLM-приложенияЗатем злоумышленник мог создавать вредоносные промпты, манипулирующие памятью LLM для достижения устойчивого эффекта. Любое изменение в памяти также распространялось бы на новые цепочки сообщений.
AML.CS0036AIKatz: атака на десктопные LLM-приложенияЗлоумышленник мог создавать вредоносные промпты, манипулирующие контекстом цепочки сообщений; этот эффект сохранялся бы до конца такой цепочки.
AML.CS0040Взлом памяти ChatGPT с помощью промпт-инъекцииПромпт добавлял новые воспоминания и изменял поведение ChatGPT. Окно чата показывало, что память задана, хотя проверки или вмешательства со стороны человека не было. Все будущие сессии чата будут использовать отравленное хранилище памяти.
Показано 12 из 22 примеров.