Red Teaming в применении к ИИ требует переосмысления

Red Teaming в применении к ИИ требует переосмысления

Red Teaming в применении к ИИ требует переосмысления

Учения Generative Red Team, проведенные в рамках DEF CON 32, показали, что подобный способ оценки защищенности ИИ не дает адекватной картины. Эксперты предлагают создать систему, подобную CVE и учитывающую целевое назначение объектов анализа.

В мероприятии приняли участие (PDF) около 500 добровольцев с разным опытом аудита больших языковых моделей (БЯМ, LLM). В 48 случаях за выявленные недочеты были выплачены премии — суммарно $7850.

Тем не менее организаторы пришли к выводу, что метод Red Teaming в применении к ИИ необходимо усовершенствовать. Большой проблемой оказалось фрагментарность документации по LLM, которые к тому же разнятся по предусмотренному применению.

Без учета назначения ИИ-модели и сообразных встроенных ограничений результаты таких проверок на прочность могут ввести в заблуждение. Более того, отсутствие единых критериев оценки может привести к противоречивым заключениям.

Бурный рост и развитие ИИ-технологий создали новые риски, однако ни у кого пока нет четкого представления о том, как тестировать такие продукты и выстраивать их защиту.

Обеспечение безопасности LLM, по словам экспертов, — нескончаемый процесс. Умные помощники могут ошибаться, им свойственны галлюцинации, предвзятость (из-за неправильного обучения), уязвимость к инъекции стимула. Подобные системы бесперспективно защищать от взлома, однако его можно сделать более затратным, а последствия — краткосрочными.

Организаторы Generative Red Team призывают ИИ- и ИБ-сообщества совместными усилиями решить настоятельные проблемы. В противном случае техническая революция приведет к появлению ИИ-инструментов, на которые невозможно положиться; живой пример тому — скороспелка DeepSeek.

Пользователи Android чаще всего блокируют рекламу через Private DNS

Пользователи Android всё чаще отказываются от приложений и VPN для блокировки рекламы, выбирая Private DNS как самый простой и эффективный способ защиты. Опрос показал, что DNS-сервисы вроде AdGuard и Cloudflare позволяют убрать рекламу, снизить риск мошенничества и не замедлять работу смартфона.

Как выяснили исследователи, самым популярным способом блокировки рекламы стал Private DNS. Этот вариант заметно опередил все остальные.

Около 65% респондентов сообщили, что используют Private DNS, например Cloudflare 1.1.1.1 или специализированные решения вроде AdGuard DNS. Такие сервисы легко настраиваются, не требуют установки сторонних приложений и позволяют отсеивать рекламные и потенциально опасные домены на уровне запросов.

Для сравнения: менее 19% пользователей предпочитают сторонние приложения для блокировки рекламы, такие как Blokada. Совсем небольшая доля респондентов призналась, что вообще не использует никакие инструменты для защиты от рекламы.

 

Пользователи отмечают сразу несколько преимуществ DNS-подхода:

  • он не нагружает систему и не замедляет интернет, как это иногда бывает с VPN;
  • не конфликтует с сервисами вроде Android Auto;
  • помогает фильтровать не только рекламу, но и фишинговые или сомнительные сайты;
  • настраивается за пару минут прямо в системных параметрах Android.

При этом Private DNS не ограничивает доступ к сервисам и не ломает работу приложений, что для многих оказалось решающим фактором.

Помимо DNS-сервисов, пользователи активно рекомендуют браузеры с встроенной блокировкой рекламы. Среди популярных вариантов — Firefox с расширением uBlock Origin и фирменный браузер Samsung, который поддерживает контент-блокеры из коробки.

Некоторые, наоборот, выбирают отдельные приложения для блокировки рекламы. Такой подход может быть удобнее, например, в корпоративной среде, где важно, чтобы инструменты защиты корректно работали с бизнес-приложениями.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru