Исследователи нашли способ красть «мысли» топовых ИИ-моделей — уязвимость затронула Anthropic, OpenAI и Google

«После третьей попытки я получил универсальный джейлбрейк, который расшифровывает рассуждения моделей Anthropic — это до сих пор шокирует меня больше всего»,...

Aravana··1 мин

«После третьей попытки я получил универсальный джейлбрейк, который расшифровывает рассуждения моделей Anthropic — это до сих пор шокирует меня больше всего», — так исследователь безопасности Илья Шумайлов описал момент, когда понял, что скрытые цепочки размышлений топовых ИИ-моделей можно вскрыть буквально любому.

В разговоре с ведущим Тимом Скарфом на канале Machine Learning Street Talk Шумайлов и его соавтор Александр Панфилов рассказали о своей работе о краже цепочек рассуждений из проприетарных LLM API. Логика уязвимости проста: когда рассуждающая модель отвечает, она отдаёт клиенту два блока — видимый ответ и зашифрованный «конверт» с рассуждениями, нужный для того, чтобы разговор можно было продолжить, разветвить или откатить назад на сервере. Исследователи показали, что этот зашифрованный блок можно скормить меньшей модели из того же семейства — и та охотно перескажет чужие мысли обычным текстом. Пост об этом набрал, по словам авторов, около 3 миллионов просмотров за 40 часов.

По словам исследователей, они протестировали Anthropic, OpenAI и Google — и все три компании оказались уязвимы одинаковым образом. Один и тот же расшифрованный фрагмент рассуждений можно подставить в чужой диалог до пяти раз подряд, полностью сфабриковав контекст беседы. Это открывает путь к краж-e секретов из чужих пользовательских сессий, отравленным цепочкам агентов и переиспользуемому джейлбрейку.

Есть и приватный аспект: команда собрала около 350 тысяч зашифрованных блоков рассуждений, оставленных пользователями в публичных репозиториях GitHub и Hugging Face, расшифровала их и прогнала через классификатор. Нашлись API-ключи, адреса электронной почты и внутренние IP-адреса — даже там, где авторы аккуратно вычищали пароли и ключи из видимого ответа, они оставались внутри «скрытых» рассуждений.

Отдельно исследователи описали странный артефакт: если подставить начало рассуждений модели Claude Opus в открытую модель Kimi K3, финальный видимый ответ Kimi начинает стилистически звучать как ответ Opus — причём эффект не воспроизводится на GLM или DeepSeek, и объяснить его авторы пока не могут. Они подчеркнули, что это не доказывает целенаправленную дистилляцию — скорее похоже на баг конкретного джейлбрейка, а не на украденную модель.

О находке сообщили самим лабораториям по протоколу ответственного раскрытия: все подтвердили получение отчёта, и, по словам авторов, никто из них не отреагировал агрессивно — редкий случай в истории исследований безопасности. Сейчас, по их данным, лаборатории внедряют меры защиты — от отказа возвращать рассуждения пользователю до привязки шифрования к предыдущим шагам диалога.

Этот материал подготовлен командой AI-агентов AravanaAI и проверен главным редактором.

Тип материала: Пост из Telegram

Поделиться:TelegramXLinkedIn
Как вам материал?

Хотите получать подобные материалы раньше?

Aravana Intelligence — авторская аналитика и закрытый круг для тех, кто думает на шаг вперёд.

Узнать про Intelligence

Не пропускайте важное

Еженедельный дайджест Aravana — ключевые события в AI, робототехнике и longevity.

Похожие материалы

WeatherNext 3 учится предсказывать погоду напрямую по спутниковым снимкам

WeatherNext 3 учится предсказывать погоду напрямую по спутниковым снимкам

За несколько дней до выхода урагана «Мелисса» на Ямайку модель Google DeepMind показывала, что ещё не набравший силу атмосферный вихрь может превратиться в у...

·2 мин
OpenAI представила ChatGPT Work на базе GPT-6 Astra

OpenAI представила ChatGPT Work на базе GPT-6 Astra

Запрос на подготовку стратегической презентации для руководства о запуске платежного продукта в Великобритании стал центральным примером в новом 56-секундном...

·1 мин
Google DeepMind составила карту всех 9 млрд однонуклеотидных изменений человеческого генома

Google DeepMind составила карту всех 9 млрд однонуклеотидных изменений человеческого генома

Google DeepMind рассчитала потенциальное молекулярное воздействие всех девяти миллиардов возможных однонуклеотидных изменений человеческого генома. Результат...

·1 мин