LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Angriffsmethode auf KI-Systeme kombiniert Bildskalierungsangriffe mit Prompt Injection, um Daten unbemerkt zu exfiltrieren. Forscher von Trail of Bits haben gezeigt, wie diese Technik genutzt werden kann, um KI-Modelle zu manipulieren und sensible Informationen zu stehlen.
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Die zunehmende Verbreitung von KI-gestützten Bildverarbeitungswerkzeugen bringt neue Sicherheitsherausforderungen mit sich. Forscher haben eine innovative Angriffsmethode entwickelt, die Bildskalierungsangriffe mit Prompt Injection kombiniert, um Daten unbemerkt aus KI-Systemen zu exfiltrieren. Diese Technik nutzt die Schwächen in der Bildverarbeitung von KI-Modellen aus, um schädliche Anweisungen einzuschleusen.
Bildskalierungsangriffe wurden erstmals 2020 von Forschern der Technischen Universität Braunschweig demonstriert. Dabei wird die Bildskalierung in KI-Systemen ausgenutzt, um die Verarbeitung der Bilder zu manipulieren. Die Forscher von Trail of Bits haben diese Methode weiterentwickelt, indem sie schädliche Prompts in Bilder einbetten, die beim Skalieren sichtbar werden und das KI-Modell täuschen.
In einem Experiment zeigten die Forscher, wie sie mit dieser Technik Daten aus Google Calendar exfiltrieren konnten, indem sie ein Bild mit einem versteckten Prompt hochluden. Diese Methode funktioniert bei den meisten KI-Systemen, da sie die grundlegenden Prozesse der Bildverarbeitung ausnutzt. Die Forscher haben ein Open-Source-Tool namens “Anamorpher” veröffentlicht, das diese Angriffe visualisiert.
Um solche Angriffe zu verhindern, empfehlen die Forscher, die Bildskalierung zu vermeiden und die Bildvorschau zu überprüfen, bevor sie an das Modell weitergeleitet wird. Zudem sollten Sicherheitsmaßnahmen wie die Bestätigung durch den Nutzer vor der Ausführung von Anweisungen in Bildern implementiert werden. Diese Maßnahmen könnten helfen, die Sicherheit von KI-Systemen zu erhöhen und die Gefahr von Datenverlusten zu verringern.
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