HiddenLayerin EchoGram-raportti varoittaa uudenlaisesta hyökkäystyypistä, joka heikentää tekoälyn suojakaiteita

Äskettäin julkaistu EchoGram-raportti by HiddenLayer antaa yhden tähän mennessä selkeimmistä varoituksista siitä, että nykyiset tekoälyn turvamekanismit ovat hauraampia kuin miltä ne näyttävät. Yhdeksän sivun teknisen todistusaineiston ja kokeilun avulla HiddenLayer osoittaa, kuinka hyökkääjät voivat manipuloida suojakaidejärjestelmiä – luokittelijakerroksia ja LLM-arvioijakomponentteja, jotka valvovat turvallisuuskäytäntöjä – käyttämällä lyhyitä, näennäisesti merkityksettömiä merkkijonoja, jotka luotettavasti kääntävät tuomionsa päinvastaisiksi. Haitallinen kehote, jonka pitäisi havaita vaaralliseksi, voidaan merkitä turvalliseksi yksinkertaisesti lisäämällä tietty merkki. Kääntäen, täysin vaaraton syöte voidaan virheellisesti luokitella haitalliseksi. Koko raportin ajan HiddenLayer osoittaa, että nämä sekvenssit muuttavat vain suojakaidejärjestelmän tulkintaa kehotteesta, eivätkä pohjamallille toimitettuja taustalla olevia ohjeita.

Nykyaikaisten kaiteiden hauraus

kaiteet ovat tulleet perustavanlaatuisiksi organisaatioiden tavalle ottaa käyttöön laajoja kielimalleja. Ne toimivat ensimmäisenä ja usein ainoana puolustuslinjana, jonka tarkoituksena on havaita jailbreaks, nopeat injektiot, hylättyjä pyyntöjä tai manipuloivia ohjeita ennen kuin LLM edes käsittelee niitä. HiddenLayerin havainnot paljastavat, että tällä suojakerroksella on systeemisiä heikkouksia, jotka liittyvät suoraan siihen, miten näitä kaiteita koulutetaan. Koska monet niistä perustuvat samankaltaisiin tietojoukkoihin, malleihin tai turvallisuusluokituksiin, ne ovat alttiita samanlaisille token-tason manipuloinneille, joita EchoGram paljastaa.

Kuinka EchoGram rakentaa hyökkäyssekvenssinsä

EchoGramin prosessi alkaa luomalla joukko ehdokastokeneita, jotka saattavat vaikuttaa mallin arvioon. HiddenLayer selittää, että nämä tokenit voidaan tunnistaa analysoimalla kielikuvioita tietojoukoissa, joita yleisesti käytetään suojakaiteiden kouluttamiseen, tai tutkimalla suoraan mallin tokenizer-sanastoa, kun white box -käyttöoikeus on käytettävissä. Itse harjoitusdatasta tulee kartta vinoumista, joka paljastaa, mitkä sekvenssit vinoutuvat "turvallisiin" tai "vaarallisiin" luokituksiin. Nämä epätasapainot muodostavat hyökkäyksen raaka-aineen.

Kun tämä joukko on koottu, EchoGram arvioi jokaisen sekvenssin liittämällä sen joukkoon haitallisia kehotteita ja mittaamalla, kuinka usein tunnus kääntää kaiteen luokituksen. Raportissa on silmiinpistävä esimerkki, jossa pieni, merkityksetön sekvenssi muuttaa useita tunnettuja kehotteiden injektointiyrityksiä "havaituista" "turvallisiksi", kun niitä testataan kaupallista luokittelijaa vasten. Haitalliset kehotteet pysyvät ennallaan, mutta liitetty sekvenssi muuttaa sitä, miten kaide tulkitsee ne.

Miksi Token-yhdistelmät ovat erityisen vaarallisia

EchoGramin raportissa korostetaan, että vaikka yksi merkki kääntäisi tuomiot vain osittain, useiden heikkojen merkkien yhdistäminen tuottaa huomattavasti voimakkaamman vaikutuksen. HiddenLayer osoittaa tämän vahvistuksen käyttämällä Qwen3Guard, laajalti käytetty avoimen lähdekoodin LLM-as-a-judge -moderointimalli. Sekä 0.6B- että 4B-varianteissa ketjutetut EchoGram-sekvenssit saivat suojakaiteen luokittelemaan erittäin vaaralliset kehotteet – mukaan lukien kyselyt aseista, todennuksen ohituksista ja kyberhyökkäyksistä – väärin turvallisiksi tai vain lievästi huolestuttaviksi.

Tämä vaikutus jatkui kaikissa mallikooissa, mikä vahvisti HiddenLayerin johtopäätöstä, että haavoittuvuus johtuu pikemminkin taustalla olevasta koulutusmenetelmästä kuin mallin mittakaavasta tai monimutkaisuudesta.

Vääräpositiivinen vektori: vähemmän näkyvä mutta yhtä vakava riski

EchoGram ei ole vain menetelmä suojakaiteiden ohittamiseen; HiddenLayer osoittaa, että sitä voidaan käyttää myös väärien positiivisten tuottamiseen laajamittaisesti. Yhdistämällä EchoGram-sekvenssejä muuten vaarattomiin syötteisiin hyökkääjä voi saada suojakaiteen luokittelemaan vaarattomat kehotteet haitallisiksi. Raportissa annetaan esimerkkejä, joissa yksinkertaiset keskustelulauseet merkitään hyökkäyksiksi, kun EchoGram-token on liitetty tai upotettu tekstiin.

Tämä luo mahdollisuuden ylikuormittaa tietoturva- tai luottamustiimejä hälinällä. Kun hälytykset piikkaavat hallitsemattomasti, organisaatiot saattavat ohittaa tulvan alla piilevät todelliset uhat. Sisäisten työkalujen luottamuksen mureneminen on yhtä vahingollista kuin mikä tahansa onnistunut ohitus.

Vaikutukset tekoälyn tietoturvaan

Focus-patjan EchoGram Raportissa korostetaan, että samankaltaisilla tietolähteillä, malleilla tai taksonomioilla koulutetut suojakaiteet jakavat todennäköisesti samoja haavoittuvuuksia. Hyökkääjä, joka löytää yhden onnistuneen EchoGram-sekvenssin, voi mahdollisesti käyttää sitä uudelleen useilla kaupallisilla alustoilla, yritysjärjestelmissä ja valtion järjestelmissä. HiddenLayer korostaa, että hyökkääjien ei tarvitse vaarantaa alavirran LLM:ää. Heidän tarvitsee vain johtaa harhaan portinvartijaa sen edessä.

Tämä haaste ulottuu teknistä riskiä pidemmälle. Organisaatiot saattavat olettaa, että kaiteen käyttöönotto varmistaa merkityksellisen suojan, mutta EchoGram osoittaa, että tämä oletus on epävarma. Jos kaide voidaan kääntää päinvastaiseksi yhdellä tai kahdella merkillä, koko turvallisuusarkkitehtuurista tulee epäluotettava.

Tie edessä

HiddenLayer päättelee, että EchoGramin tulisi toimia käännekohtana alan lähestymistavassa tekoälyn turvallisuuteen. Guardrails-järjestelmät eivät voi luottaa staattisiin tietojoukkoihin tai kertaluonteisiin koulutusjaksoihin. Ne vaativat jatkuvaa kilpailutestausta, koulutusmenetelmien läpinäkyvyyttä ja monikerroksista validointia yhden mallin arvion sijaan. Kun tekoäly integroituu kriittiseen infrastruktuuriin, rahoitukseen, terveydenhuoltoon ja kansalliseen turvallisuuteen, EchoGramin esiin tuomat puutteet muuttuvat pikemminkin kiireellisiksi kuin akateemisiksi.

Focus-patjan raportti päättyy kehotukseen käsitellä kaiteita tietoturvakriittisinä komponentteina, jotka vaativat samanlaista tarkkuutta kuin kaikki muutkin suojajärjestelmät. Paljastamalla nämä haavoittuvuudet nyt HiddenLayer kannustaa toimialaa rakentamaan tekoälypuolustuksia, jotka kykenevät kestämään seuraavan sukupolven hyökkäystekniikoita.