कंकाल कुंजी" सुरक्षा खतरा: Microsoft सुरक्षा उपायों को दरकिनार करते हुए AI मॉडल की चेतावनी देता है
Summary:
माइक्रोसॉफ्ट के शोधकर्ताओं ने "स्केलेटन की" नामक एक सुरक्षा खतरे की पहचान की है, जो एआई मॉडल को अपने स्वयं के सुरक्षा उपायों को दरकिनार करने के लिए मना सकता है, संभावित रूप से संवेदनशील डेटा को उजागर कर सकता है। हमला एआई मॉडल को सुरक्षा दिशानिर्देशों को दरकिनार करते हुए अपने व्यवहार को संशोधित करने के लिए प्रेरित करता है। हालांकि ये मॉडल शुरू में खतरनाक जानकारी प्रदान करने से इनकार कर सकते हैं, कुछ संकेत उन्हें अनुपालन कर सकते हैं। कंकाल कुंजी हमला व्यक्तिगत और वित्तीय डेटा के लिए एक महत्वपूर्ण जोखिम बन गया है। इस खतरे से निपटने के लिए हार्ड-कोडेड इनपुट/आउटपुट फ़िल्टरिंग और सुरक्षित निगरानी प्रणाली जैसे उपायों का सुझाव दिया गया है।
माइक्रोसॉफ्ट के शोधकर्ताओं ने 'जेलब्रेक' हमले के एक नए रूप की खोज की है, जिसका नाम 'स्केलेटन की' रखा गया है। इस साइबर सुरक्षा खतरे में जनरेटिव एआई मॉडल को संवेदनशील या खतरनाक जानकारी प्रकट करने से रोकने के लिए स्थापित उपायों को बायपास करने की क्षमता है। जैसा कि Microsoft सुरक्षा की एक रिपोर्ट में बताया गया है, कंकाल कुंजी हमले में एआई मॉडल को अपनी सुरक्षा सुविधाओं को ओवरराइड करने के लिए प्रेरित करना शामिल है। शोधकर्ताओं द्वारा उद्धृत एक प्रदर्शन में, एक एआई मॉडल से "मोलोटोव कॉकटेल" के लिए एक नुस्खा उत्पन्न करने का अनुरोध किया गया था, जो एक बुनियादी आग लगाने वाला उपकरण है। शुरू में स्थापित सुरक्षा दिशानिर्देशों के कारण मॉडल में गिरावट आई। हालांकि, जब मॉडल को सूचित किया गया कि उपयोगकर्ता एक नियंत्रित वातावरण में एक विशेषज्ञ था, तो यह सहमत हो गया और एक संभावित कार्यात्मक नुस्खा तैयार किया।
जबकि कंकाल कुंजी का खतरा इस तथ्य से कम हो सकता है कि ऐसी जानकारी किसी भी खोज इंजन से आसानी से प्राप्त की जा सकती है, वास्तविक खतरा निजी पहचान और वित्तीय विवरणों को उजागर करने की क्षमता में निहित है। अधिकांश लोकप्रिय जनरेटिव AI मॉडल, जैसे GPT-3.5, GPT-4o, क्लाउड 3, जेमिनी प्रो और मेटा लामा-3 70B, कंकाल कुंजी हमलों के लिए अतिसंवेदनशील हैं, जैसा कि Microsoft द्वारा इंगित किया गया है।
OpenAI से ChatGPT, Google से Gemini, और Microsoft के CoPilot जैसे बड़े भाषा मॉडल को विशाल डेटा सेट का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जिसे अक्सर इंटरनेट के आकार के रूप में जाना जाता है। इन मॉडलों में डेटा बिंदुओं की एक बड़ी मात्रा होती है, जिसमें अक्सर पूरे सोशल मीडिया नेटवर्क और विकिपीडिया जैसे व्यापक ज्ञान आधार शामिल होते हैं। इसलिए, संवेदनशील व्यक्तिगत जानकारी (जैसे फोन नंबर, पते और खाते के विवरण से जुड़े नाम) के एक बड़े भाषा मॉडल के डेटासेट में मौजूद होने की संभावना केवल मॉडल प्रशिक्षण के दौरान इंजीनियरों द्वारा नियोजित सटीकता पर निर्भर करती है।
व्यवसाय, संस्थान और एजेंसियां जो अपने स्वयं के एआई मॉडल का उपयोग करती हैं या व्यावसायिक उपयोग के लिए स्थापित मॉडल को संशोधित करती हैं, उनके बेस मॉडल के प्रशिक्षण डेटासेट की प्रकृति के कारण संवेदनशील डेटा को उजागर करने का जोखिम होता है। ये मौजूदा सुरक्षा उपाय एआई मॉडल को कंकाल कुंजी हमले के मामले में व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य और वित्तीय जानकारी लीक करने से रोकने के लिए पर्याप्त नहीं हो सकते हैं। माइक्रोसॉफ्ट का सुझाव है कि व्यवसाय सिस्टम की सुरक्षा सीमा को भंग करने वाले संभावित खतरों को टालने के लिए हार्ड-कोडेड आई/ओ फ़िल्टरिंग और सुरक्षित निगरानी प्रणाली जैसे उपाय कर सकते हैं।
Published At
6/29/2024 12:50:34 AM
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