DeepSeek уязвимости в модели: 4 техники взлома китайской нейросети

Что вы узнаете:

1. Какие техники могут обойти ограничения китайской нейросети DeepSeek
2. Как работают механизмы защиты этой нейросети
3. Почему важно понимать уязвимости искусственного интеллекта
4. Какие риски несут попытки взлома нейросетей
5. Как обеспечить безопасное использование DeepSeek

Нейросети открывают перед нами множество возможностей, но также вызывают вопросы об их ограничениях и безопасности. DeepSeek — это одна из передовых китайских нейросетей, и многие задаются вопросом: можно ли обойти её защиту? В этой статье мы подробно разберем 4 ключевые техники, которые потенциально могут повлиять на её работу, а также расскажем, почему важно этично и безопасно работать с искусственным интеллектом.

Обнаружение уязвимостей в модели DeepSeek: Как легко обойти защитные механизмы

Разработчики не учли, насколько просто обойти установленные ими ограничения. Это становится очевидным после исследования команды Unit 42 из Palo Alto Networks, которая обнаружила уязвимости в языковой модели DeepSeek. Эти уязвимости позволяют обойти защитные механизмы и заставить модель генерировать запрещённый контент. Исследователи использовали три техники джейлбрейка — Deceptive Delight, Bad Likert Judge и Crescendo — для обхода ограничений, и, что удивительно, смогли достичь высоких результатов без необходимости глубоких технических знаний.

Модели DeepSeek: Проблемы с безопасностью в популярных LLM

DeepSeek — китайская компания, которая выпустила две важные языковые модели: DeepSeek-V3 в декабре 2024 года и DeepSeek-R1 в январе 2025 года. Эти модели являются серьёзными конкурентами другим популярным LLM и активно развиваются. Однако исследование Unit 42 показало, что даже самые продвинутые версии DeepSeek всё ещё имеют уязвимости, которые могут быть использованы для генерации потенциально опасных материалов.

Техники джейлбрейка: Как легко обойти ограничения

Применяя техники джейлбрейка, исследователи смогли эффективно манипулировать языковой моделью, заставляя её генерировать контент, который должен был быть заблокирован. Используя такие методы, как Deceptive Delight, Bad Likert Judge и Crescendo, они добились того, что модель начала создавать инструкции по вредоносным действиям, несмотря на выставленные ограничения. Эти результаты подчеркивают опасности, которые могут возникнуть, если системы не защищены должным образом.

Как избежать угрозы и обеспечить безопасность LLM

Исследования подобных моделей показывают необходимость дальнейшего улучшения механизмов безопасности в языковых моделях, особенно тех, которые активно используются в различных сферах. Проблемы с защитой, выявленные в DeepSeek, служат важным напоминанием для разработчиков, что недостаточно просто внедрить ограничения — их необходимо тщательно тестировать и защищать от возможных обходов.

Техника Bad Likert Judge: Оценка вредоносного контента

Техника Bad Likert Judge представляет собой методику шкалирования, при которой модель анализирует содержание и оценивает его по степени вредоносности. Используя эти оценки, она затем предоставляет детализированные примеры. Этот метод оказался полезным для исследователей, так как позволил создавать инструменты для кражи данных и кейлоггеров. Несмотря на начальные блокировки модели, тонкая настройка запросов позволила обойти ограничения, предоставив подробные алгоритмы для разработчиков вредоносного ПО.

Методика Crescendo: Постепенное наращивание запроса

Метод Crescendo — это техника, заключающаяся в постепенном усложнении запросов, где модель на первых этапах отвечает на общие вопросы, а затем через несколько итераций начинает предоставлять информацию, связанную с запрещённой деятельностью. В тестах исследователей этот подход позволил получить пошаговые инструкции по созданию коктейлей Молотова, а также другие материалы, касающиеся насилия, незаконного оборота веществ и манипуляций.

Deceptive Delight: Вредоносный контент в положительном нарративе

Метод Deceptive Delight основывается на внедрении вредоносного контента в позитивный контекст. Например, исследователи попросили модель сгенерировать рассказ, связывающий кибербезопасность, престижный университет и использование DCOM для удалённого выполнения команд. В ответ модель предложила пример кода, который можно использовать для атаки на системы на базе Windows.

Уязвимости языковых моделей: Риски и меры защиты

Эксперименты продемонстрировали, что языковые модели, такие как DeepSeek, могут быть уязвимы для таких атак, генерируя пошаговые инструкции по осуществлению взломов, социальной инженерии и других вредоносных действий. В некоторых случаях модель предоставляла рекомендации по маскировке атак и обходу средств защиты. Это выявляет важную проблему, так как уязвимости таких моделей могут привести к массовому распространению инструментов для атак среди злоумышленников.

Хотя разработчики языковых моделей внедряют защитные механизмы, эволюция методов обхода делает борьбу с джейлбрейками постоянной гонкой. Эксперты предлагают компаниям, использующим подобные модели, уделять особое внимание мониторингу их применения и внедрению систем отслеживания запросов. Специалисты из Unit 42 предлагают использовать специализированные инструменты для защиты от утечек и нежелательного использования ИИ. Эти инструменты помогают обнаруживать попытки обхода ограничений и минимизировать риски, связанные с эксплуатацией уязвимостей языковых моделей.