用图像入侵 AI - 视觉注入攻击

AI安全漏洞：从文本到视觉，攻击不断升级

本文探讨了人工智能模型（如ChatGPT）的安全漏洞，并重点介绍了近年来攻击手段的演变。

早期漏洞：

• 早期的语言模型，如ChatGPT，由于缺乏完善的安全机制，容易受到提示注入攻击的影响。攻击者可以通过巧妙的提示，诱使模型输出不应有的信息，例如教人制作毒品、热线汽车等。
• 随着模型的不断优化和安全措施的加强，简单的提示注入攻击变得越来越困难，甚至连简单的“你妈”笑话都无法生成。

新兴漏洞：

• ChatGPT 4.0的发布，其图像识别功能为攻击者打开了新的大门。攻击者利用视觉注入攻击，将指令隐藏在图像中，通过图像识别功能混淆模型，使其误以为是系统指令，从而绕过安全机制。
• 视觉注入攻击的原理可能是模型在描述图像时，将生成的文本描述误认为是系统提供的上下文，从而执行隐藏指令。
• 攻击者可以将指令隐藏在图像的不同颜色、像素点甚至文字墙中。

漏洞的潜在应用：

• 虽然视觉注入攻击可以被恶意利用，但它也可能被用于一些良性目的，例如，可以利用它来操纵招聘系统，让AI对特定申请者产生正面评价。

总结：

随着人工智能模型功能的不断增强，其安全性也面临着新的挑战。视觉注入攻击是近年来出现的新型攻击手段，它对人工智能模型的安全构成重大威胁。研究人员需要不断加强对人工智能模型安全性的研究，开发更有效的防御措施，以应对不断升级的攻击手段。