SANTA CRUZ / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher haben eine neue Schwachstelle in KI-Systemen entdeckt, die durch manipulierte Straßenschilder ausgenutzt werden kann. Diese Angriffe könnten selbstfahrende Autos und Drohnen dazu bringen, gefährliche Entscheidungen zu treffen, indem sie visuelle Befehle falsch interpretieren.
In einer alarmierenden Entwicklung haben Forscher der University of California, Santa Cruz, und der Johns Hopkins University gezeigt, dass selbstfahrende Autos und autonome Drohnen durch manipulierte Straßenschilder in die Irre geführt werden können. Diese Art von Angriff, bekannt als indirekte visuelle Befehlsinjektion, nutzt die Fähigkeit von KI-Systemen aus, visuelle Informationen als Befehle zu interpretieren. Die Forscher fanden heraus, dass durch gezielte Veränderungen an Schildern, wie Schriftart, Farbe und Platzierung, die Wahrscheinlichkeit erhöht wird, dass die KI-Systeme die manipulierten Informationen als legitime Befehle erkennen.
Die Auswirkungen solcher Angriffe könnten verheerend sein. In simulierten Tests zeigten die Forscher, dass selbstfahrende Autos dazu gebracht werden könnten, Fußgängerüberwege zu ignorieren oder falsche Abbiegeentscheidungen zu treffen. Ebenso könnten Drohnen, die darauf programmiert sind, Polizeifahrzeuge zu verfolgen, durch manipulierte Schilder dazu verleitet werden, andere Fahrzeuge zu verfolgen. Diese Schwachstellen in den KI-Systemen könnten erhebliche Sicherheitsrisiken darstellen, insbesondere in urbanen Umgebungen, wo der Einsatz solcher Technologien zunimmt.
Die Forscher verwendeten große visuelle Sprachmodelle (LVLMs) wie GPT-4o und InternVL, um die Angriffe zu simulieren. Dabei zeigte sich, dass die KI-Systeme in 81,8 Prozent der Fälle erfolgreich getäuscht werden konnten. Besonders effektiv waren die Angriffe bei Drohnen, die in bis zu 95,5 Prozent der Fälle falsche Entscheidungen trafen. Diese Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit, neue Sicherheitsmaßnahmen zu entwickeln, um solche Angriffe zu verhindern und die Integrität von KI-gesteuerten Systemen zu gewährleisten.
Die Forscher betonen, dass diese Art von Angriffen nicht nur in virtuellen, sondern auch in realen Umgebungen erfolgreich sein kann. In Tests mit ferngesteuerten Autos, die mit Kameras ausgestattet waren, konnten die Systeme in bis zu 92,5 Prozent der Fälle durch visuelle Befehlsinjektionen manipuliert werden. Diese Erkenntnisse verdeutlichen die Dringlichkeit, robuste Abwehrmechanismen zu entwickeln, um die Sicherheit von KI-Systemen in der realen Welt zu gewährleisten.
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