REDMOND / LONDON (IT BOLTWISE) – Microsoft hat einen neuen Scanner entwickelt, der Backdoors in großen Sprachmodellen erkennen kann. Diese Entwicklung zielt darauf ab, das Vertrauen in KI-Systeme zu stärken und die Sicherheit von Software zu verbessern. Der Scanner nutzt drei Signaturen, um versteckte Bedrohungen zuverlässig zu identifizieren.
Microsoft hat einen leichten Scanner entwickelt, der in der Lage ist, Backdoors in großen Sprachmodellen zu erkennen. Diese Initiative zielt darauf ab, das Vertrauen in Künstliche Intelligenz (KI) zu stärken und die Sicherheit von Software zu verbessern. Der Scanner nutzt drei beobachtbare Signale, um die Präsenz von Backdoors zuverlässig zu kennzeichnen, während die Rate von Fehlalarmen gering bleibt. Diese Signaturen basieren darauf, wie Trigger-Eingaben das interne Verhalten eines Modells messbar beeinflussen, was eine technisch robuste und operativ sinnvolle Grundlage für die Erkennung bietet.
Große Sprachmodelle (LLMs) können auf zwei Arten manipuliert werden: durch die Modellgewichte, die lernbare Parameter innerhalb eines maschinellen Lernmodells darstellen, und durch den Code selbst. Eine weitere Angriffsart ist das Modell-Poisoning, bei dem ein Angreifer ein verstecktes Verhalten direkt in die Gewichte des Modells während des Trainings einbettet. Dies führt dazu, dass das Modell bei Erkennung bestimmter Trigger ungewollte Aktionen ausführt. Solche Backdoor-Modelle agieren als Schläferagenten, die meist inaktiv bleiben und ihr bösartiges Verhalten erst bei Erkennung des Triggers zeigen.
Microsofts Studie hat drei praktische Signale identifiziert, die auf ein vergiftetes KI-Modell hinweisen können. Erstens zeigen vergiftete Modelle bei einem Prompt mit einem Triggerphrase ein charakteristisches “Doppel-Dreieck”-Aufmerksamkeitsmuster, das dazu führt, dass das Modell sich isoliert auf den Trigger konzentriert und die “Zufälligkeit” der Modellausgabe dramatisch zusammenbricht. Zweitens neigen Backdoor-Modelle dazu, ihre eigenen Poisoning-Daten, einschließlich Trigger, durch Memorierung anstelle von Trainingsdaten zu leaken. Drittens kann ein in ein Modell eingefügter Backdoor durch mehrere “fuzzy” Trigger aktiviert werden, die teilweise oder annähernde Variationen darstellen.
Der von Microsoft entwickelte Scanner extrahiert zunächst memorierte Inhalte aus dem Modell und analysiert diese, um auffällige Substrings zu isolieren. Schließlich formalisieren sie die drei oben genannten Signaturen als Verlustfunktionen, bewerten verdächtige Substrings und geben eine Rangliste von Trigger-Kandidaten zurück. Der Scanner hat jedoch seine Einschränkungen: Er funktioniert nicht bei proprietären Modellen, da er Zugriff auf die Modellausgaben benötigt, arbeitet am besten bei triggerbasierten Backdoors, die deterministische Ausgaben erzeugen, und kann nicht als Allheilmittel zur Erkennung aller Arten von Backdoor-Verhalten betrachtet werden.
Diese Entwicklung erfolgt, während Microsoft seine Secure Development Lifecycle (SDL) erweitert, um KI-spezifische Sicherheitsbedenken wie Prompt-Injektionen und Datenvergiftung zu adressieren und eine sichere KI-Entwicklung und -Bereitstellung im gesamten Unternehmen zu erleichtern. Laut Yonatan Zunger, Corporate Vice President und Deputy Chief Information Security Officer für Künstliche Intelligenz, schaffen KI-Systeme im Gegensatz zu traditionellen Systemen mit vorhersehbaren Pfaden mehrere Einstiegspunkte für unsichere Eingaben, einschließlich Prompts, Plugins, abgerufener Daten, Modell-Updates, Speicherzuständen und externer APIs.
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