LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher haben eine neue Angriffsmethode namens TokenBreak entwickelt, die es ermöglicht, Schutzmechanismen von großen Sprachmodellen zu umgehen. Durch das Hinzufügen oder Ändern eines einzelnen Zeichens können bösartige Eingaben unbemerkt durch Sicherheitsfilter gelangen.
In der Welt der Künstlichen Intelligenz gibt es immer wieder neue Herausforderungen, insbesondere wenn es um die Sicherheit von Sprachmodellen geht. Forscher von HiddenLayer haben eine neue Angriffstechnik namens TokenBreak entwickelt, die es ermöglicht, die Schutzmechanismen von großen Sprachmodellen zu umgehen. Diese Technik nutzt die Art und Weise aus, wie bestimmte Modelle Text in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens, zerlegen.
Tokenisierung ist ein entscheidender Prozess in der Verarbeitung von Sprache durch KI-Modelle. Dabei wird Text in kleinere Einheiten wie Wörter, Unterwörter oder Zeichen zerlegt, die dann in numerische IDs umgewandelt werden. Diese IDs sind notwendig, da KI-Modelle keine Rohtexte lesen können, sondern nur Zahlen. Die Forscher von HiddenLayer haben herausgefunden, dass durch das Hinzufügen oder Ändern eines einzelnen Zeichens in einem Schlüsselwort die Schutzmechanismen einiger Modelle umgangen werden können.
Ein praktisches Beispiel für diese Technik ist die Umgehung von Spamfiltern. Wenn ein Filter darauf trainiert ist, Nachrichten mit dem Wort ‘lottery’ zu blockieren, könnte eine Nachricht mit dem Wort ‘slottery’ dennoch durchkommen. Dies zeigt, dass die zugrunde liegenden Modelle die ursprüngliche Absicht der Nachricht weiterhin verstehen, während die Schutzmechanismen getäuscht werden. Diese Schwachstelle könnte ausgenutzt werden, um bösartige Inhalte in E-Mail-Postfächer zu schleusen.
Interessanterweise sind Modelle, die Unigram-Tokenisierer verwenden, gegen diese Art von Manipulation resistent. Dies legt nahe, dass die Wahl der Tokenisierungsmethode entscheidend für die Sicherheit eines Modells ist. Unternehmen könnten daher in Erwägung ziehen, robustere Tokenisierungsmethoden zu implementieren, um ihre KI-Modelle besser zu schützen.
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