LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Angriffstechnik, die von Forschern der HiddenLayer entwickelt wurde, zeigt, wie einfach es sein kann, die Schutzmechanismen von großen Sprachmodellen (LLMs) zu umgehen. Diese Methode, die als TokenBreak bezeichnet wird, nutzt die Art und Weise aus, wie bestimmte LLMs Texte tokenisieren, um bösartige Eingaben unbemerkt durch die Sicherheitsbarrieren zu schleusen.
Die Forscher Kieran Evans, Kasimir Schulz und Kenneth Yeung von HiddenLayer haben eine neue Angriffstechnik entwickelt, die es ermöglicht, die Schutzmechanismen von großen Sprachmodellen (LLMs) zu umgehen. Diese Technik, bekannt als TokenBreak, nutzt die Art und Weise aus, wie bestimmte LLMs Texte tokenisieren, um bösartige Eingaben unbemerkt durch die Sicherheitsbarrieren zu schleusen.
Tokenisierung ist der Prozess, bei dem Text in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens, zerlegt wird. Diese Tokens können Wörter, Teilwörter oder Zeichen sein und werden von LLMs verwendet, um Sprache zu verstehen und zu generieren. Ein Beispiel wäre das Wort “Unzufriedenheit”, das in “Un”, “zufrieden” und “heit” aufgeteilt wird. Jedes Token wird dann in eine numerische ID umgewandelt, die das Modell verarbeiten kann, da LLMs keine Rohtexte, sondern Zahlen lesen.
Durch das Hinzufügen oder Ändern eines einzelnen Zeichens in Schlüsselwörtern, wie zum Beispiel das Umwandeln von “Instruktionen” in “Finstruktionen”, konnten die Forscher die Schutzmodelle dazu bringen, die Eingaben als harmlos zu betrachten. Das zugrunde liegende Ziel-LLM interpretiert jedoch weiterhin die ursprüngliche Absicht, was es den Forschern ermöglicht, bösartige Eingaben unbemerkt an den Schutzmechanismen vorbeizuschleusen.
Diese Technik könnte unter anderem dazu verwendet werden, KI-gestützte Spam-E-Mail-Filter zu umgehen und bösartige Inhalte in die Posteingänge von Nutzern zu schleusen. Wenn ein Spam-Filter beispielsweise darauf trainiert wurde, Nachrichten mit dem Wort “Lotterie” zu blockieren, könnte er dennoch eine Nachricht mit dem Wort “Slotterie” durchlassen, was die Empfänger potenziell gefährlichen Webseiten, Malware-Infektionen und Ähnlichem aussetzt.
Die Forscher erklärten, dass diese Angriffstechnik den Eingabetext so manipuliert, dass bestimmte Modelle eine falsche Klassifizierung vornehmen. Wichtig ist, dass das Endziel (LLM oder E-Mail-Empfänger) den manipulierten Text weiterhin verstehen und darauf reagieren kann und somit anfällig für den Angriff bleibt, den das Schutzmodell eigentlich verhindern sollte.
Modelle, die Unigram-Tokenizer verwenden, erwiesen sich als resistent gegen diese Art der Manipulation, fügte HiddenLayer hinzu. Eine mögliche Gegenmaßnahme besteht darin, Modelle mit robusteren Tokenisierungsverfahren auszuwählen.
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