La recente edizione GPT-4V di OpenAI offre funzionalità di elaborazione di immagini, aprendo una nuova porta per potenziali minacce. Questo consente agli aggressori di inserire comandi, script e codici malevoli nelle immagini, e il modello risponde di conseguenza.
Questi attacchi possono avere gravi conseguenze: dall’esfiltrazione di dati, alla diffusione di informazioni false, al riprogrammare l’interpretazione dei dati da parte del modello. Le aziende che utilizzano LLM, in particolare quelle che si basano sull’analisi delle immagini, sono particolarmente a rischio. Gli attacchi potrebbero modificare la percezione delle immagini, generando confusione e disinformazione.
Gli aggressori, inserendo comandi in sequenze di immagini, possono non solo ingannare il sistema ma anche lanciare campagne di ingegneria sociale. A differenza di altri sistemi, gli LLM non hanno meccanismi di verifica delle immagini, rendendoli vulnerabili.
Simon Willison, in un articolo recente, ha sottolineato la natura credula degli LLM. Hanno una fiducia intrinseca nei dati forniti, rendendoli suscettibili se tali dati contengono istruzioni malevole.
Paul Ekwere di BDO UK ha messo in evidenza che l’uso diffuso di LLM in settori come la guida autonoma e la sorveglianza rende cruciale la protezione da questi attacchi.
Non esiste ancora una soluzione definita da OpenAI. Tuttavia, Nvidia ha fornito alcune linee guida su come proteggersi, sottolineando l’importanza di controllare l’accesso ai dati.
Gli attacchi sfruttano le debolezze nella capacità di GPT-4V di processare immagini. Il modello non ha strumenti per verificare le immagini prima di elaborarle. Di conseguenza, i malintenzionati possono inserire qualsiasi comando desiderino.
La vera sfida è che, con il tempo, questi attacchi potrebbero compromettere l’affidabilità dei dati forniti dai LLM.
Una recente ricerca suggerisce alcune misure di protezione:
- Aumentare la verifica e la convalida degli input.
- Separare l’input dell’utente dalla logica di sistema, evitando che l’input influenzi direttamente il modello.
- Implementare procedure di controllo più fasi per rilevare attacchi.
Infine, sebbene alcune tecniche possano aiutare a proteggere gli LLM, gli attacchi avanzati potrebbero riuscire a eluderli.
Con l’evoluzione degli LLM verso funzionalità multimodali, le immagini sono diventate un potenziale punto di vulnerabilità. La gamma di attacchi potenziali va da semplici comandi ingannevoli a campagne di disinformazione di ampia portata.