Угрозы безопасности ИИ развиваются примерно в том же темпе, что и сам ИИ: чрезвычайно быстро. Одни из самых новых и наименее изученных связаны с уязвимостями vector and embedding (уязвимости векторов и эмбеддингов). Эти проблемы привлекли к себе внимание после того, как они вошли в топ 10 OWASP для LLM. Риски становятся все более актуальными, поскольку генерация с дополнением через поиск (Retrieval-Augmented Generation, RAG) продолжает доминировать во внедрении ИИ в секторе предприятий уровня энтерпрайз.
RAG позволяет организациям улучшить ответы ИИ, дополняя их данными из внешних баз знаний, которые обычно хранятся в векторных базах данных. Это значительно повышает качество результатов, но в то же время открывает новые возможности для атак. От отравления данных и встраивания инверсии до несанкционированного доступа и манипулирования поведением – модель безопасности систем на основе RAG все еще незрелая, и злоумышленники это знают.
В этой статье рассматриваются эти новые риски, в частности как векторы и эмбеддинги могут стать уязвимыми местами в системах ИИ, а также как команды безопасности могут действовать на опережение, чтобы предотвратить атаки.
Что такое vectors and embeddings?
Vectors and embeddings – это язык, на котором «мыслят» системы искусственного интеллекта. Они преобразуют входные данные (текст, изображения, код) в числовые представления, которые отражают семантическое значение. Визуализировать векторное пространство может быть трудно, но интуитивно легко представить, что слова «кот» и «котенок» могут создавать эмбеддинги, которые находятся ближе друг к другу в векторном пространстве, чем «кот» и «холодильник».
Векторные базы данных хранят эти эмбеддинги, чтобы обеспечить быстрый поиск на основе сходства. В системах RAG, когда пользователь отправляет запрос, модель использует векторную базу данных для поиска релевантных документов, которые она затем включает в свой ответ. Этот механизм повышает точность, не требуя дорогостоящего повторного обучения самой модели.
Почему они вызывают беспокойство с точки зрения безопасности?
В отличие от традиционных баз данных, векторные базы данных часто не имеют надежных средств защиты. Они относительно новые, и многие из них были созданы для скорости и масштабируемости, а не для защиты от угроз. Это делает их привлекательной целью для злоумышленников:
- Извлечение конфиденциальных данных из сохраненных векторов.
- Отравление базы данных для манипулирования результатами поиска.
- Утечка данных между пользователями в общих средах.
- Незаметное изменение поведения искусственного интеллекта с течением времени.
Риски безопасности, связанные с уязвимостями vector and embedding
1. Атаки отравления данных
В системах RAG, которые позволяют обновлять данные в режиме реального времени или автоматически получать их из внешних источников, злоумышленник может внести вредоносные данные в хранилище векторов. Если эти данные не будут должным образом проверены, они становятся частью поискового набора, влияя на результаты моделирования выгодным для злоумышленника образом.
Важное замечание: эти атаки успешны только тогда, когда получение данных происходит без надлежащей проверки или контроля.
Пример: Обновление документации с целью отравления
Злоумышленник публикует полезный, на первый взгляд, документ на публичном форуме или вики, который система RAG принимает без проверки. Содержимое включает в себя обманчивые или злонамеренные утверждения, которые начинают влиять на результаты работы искусственного интеллекта, предназначенные для пользователя. Это могут быть вымышленные цитаты или ложные рекомендации.
1.2. Манипулирование поведением ИИ (альтернативное влияние отравления данных)
Хотя это не отдельная уязвимость, это важный вариант воздействия атак с отравлением данных. Когда база данных RAG отравлена, она не просто возвращает неправильные или ложные документы – она может незаметно изменить поведение модели. Со временем эти изменения накапливаются, изменяя то, как система искусственного интеллекта взаимодействует с пользователями непредсказуемым образом. Результат может быть следующим:
- Меньше эмпатии в общении с пользователем.
- Больше предвзятости или навязывания мнения.
- Чрезмерная уверенность в ответах, даже если они ложные.
Пример: Потеря эмпатии в чат-боте поддержки
Чат-бот, который изначально был обучен снижать напряжение в сложных разговорах, начинает отвечать холодно и механически после того, как его база знаний RAG обновляется слишком формальным или предвзятым контентом.
2. Несанкционированный доступ и утечка данных
Во многих векторных базах данных отсутствует контроль доступа на основе ролей (RBAC) или надлежащая изоляция пользователей, что повышает риск:
- Утечки данных, когда эмбеддинги, представляющие конфиденциальную информацию, получают неавторизованные пользователи. Часто это происходит из-за того, что контроль доступа или изоляция пользователей неправильно настроены в векторной базе данных. Это проблема на уровне поиска.
- Инъекции промпта, когда злоумышленники манипулируют получаемым контентом или промптами, отправляемыми в LLM, заставляя его генерировать или раскрывать нежелательную информацию. Это проблема на уровне генерации.
- Раскрытие данных между пользователями, которое особенно опасно в SaaS-платформах с несколькими корпоративными клиентами.
Пример: Утечка данных между пользователями
Корпоративный клиент хранит собственные исследования в общей векторной базе данных. Из-за плохого контроля доступа эмбеддинги от одного пользователя становятся доступными для другого, что приводит к утечке конфиденциальных стратегий.
3. Межконтекстные утечки и противоречивые знания
Системы RAG часто используют данные из разных источников. Без четких контекстных границ это может привести к:
- Противоречивым ответам, когда два источника конфликтуют.
- Смешиванию контекстов пользователей, когда идеи одного пользователя непреднамеренно влияют на ответы другого.
Пример: Расхождение финансовых чат-ботов
Финансовый консультационный бот извлекает данные из документов клиента А, отвечая на вопросы клиента Б. Это может привести к дезинформации, нарушениям комплаенса или даже финансовым потерям.
4. Эмбеддинг инверсионных атак
Эмбеддинги по своей сути не являются односторонними функциями. Имея достаточный доступ и правильные методы реинжиниринга, злоумышленники могут приблизить или реконструировать оригинальные входные данные по сохраненным эмбеддингам – подобно реверсированию слабых криптографических хешей, но без преимуществ односторонних гарантий.
Пример: Кража интеллектуальной собственности
Злоумышленник систематически запрашивает векторную базу данных, чтобы приблизить и реконструировать собственные документы, фактически похищая коммерческую тайну без нарушения периметра.
Реальные сценарии атак
Сценарий 1: Инъекция промпта через полученные эмбеддинги
В некоторых RAG-системах злоумышленники могут пытаться выполнить инъекцию промпта, путем эмбеддинга скрытых инструкций или токенов противника в документы, хранящиеся в векторной базе данных. Когда ИИ получает эти документы как контекст, встроенные инструкции попадают в подсказку и могут повлиять на результаты работы модели.
Последствия: ИИ манипулируют, заставляя его разглашать внутренние знания, вести себя опасно или обходить механизмы безопасности – не через прямые подсказки пользователя, а через полученные эмбеддинги.
Это делает его комбинированной угрозой: он сочетает в себе элементы инъекции промпта со специфическими для RAG уязвимостями эмбеддинга.
Сценарий 2: Отравление данных через содержимое, попадающее в систему
Злоумышленник вносит или публикует вредоносные данные, предназначенные для попадания в базу данных RAG. После попадания в систему это содержимое извлекается и влияет на дальнейшие реакции LLM.
Последствия: Система постоянно обнаруживает манипулируемые или предвзятые данные, что приводит к ложным ссылкам, недостоверным рекомендациям или вредной интерпретации.
Это больше похоже на межсайтовый скриптинг (XSS), когда вредоносное содержимое вставляется в надежное хранилище, а затем выполняется или отображается.
Сценарий 3: Утечка данных между пользователями
Неправильное распределение пользователей в общих векторных базах данных позволяет одному пользователю запрашивать и получать данные другого.
Последствия: Конфиденциальные документы, внутренние стратегии или данные пользователей становятся доступными.
Сценарий 4: Отравление через общедоступный интернет
Злоумышленники публикуют большие объемы вредоносного контента в Интернете, надеясь, что он попадет в системы RAG, которые автоматически сканируют сеть.
Последствия: Обученные или дополненные этими данными модели ИИ начинают отражать видение злоумышленника – потенциально распространяя пропаганду, фейковые новости или вредные стереотипы.
Стратегии смягчения последствий
1. Детальный контроль доступа
Внедрение строгого контроля доступа имеет решающее значение для защиты векторных баз данных. Многие из этих систем не были разработаны с учетом враждебных угроз, поэтому крайне важно обеспечить соблюдение:
- Разрешения на основе ролей: Только авторизованные пользователи должны иметь возможность делать запросы или писать в векторное хранилище.
- Изоляция пользователей: В средах с несколькими пользователями участники должны быть строго разделены, чтобы предотвратить совместный доступ на уровне эмбеддинга.
2. Проверка данных и аутентификация источника
Отравление данных и злонамеренный поиск начинается с того, что попадает в базу RAG. Вот почему надежные механизмы проверки и аутентификации обязательны:
- Проверка всех полученных данных для выявления шаблонов инъекции промпта, вредоносных токенов или поврежденных форматов.
- Аутентификация источника данных перед загрузкой, чтобы предотвратить сохранение ненадежного или поддельного контента.
- Регулярное сканирование векторной базы данных (не только во время загрузки) на наличие аномалий и признаков манипуляций.
3. Мониторинг выполнения и ведение логов
Видимость – ключ к защите. После того как система RAG заработает, нужно узнать, как она ведет себя в реальных условиях:
- Отслеживание шаблонов обращений к данным в режиме реального времени, чтобы вовремя выявлять аномалии. Например, когда пользователи часто или резко обращаются к определенным эмбеддингам.
- Фиксирование обращений к эмбеддингам и запросов в логах. Это нужно для проведения аудита, анализа инцидентов и расследования событий.
4. Тестирование в режиме противостояния и AI red teaming
Чтобы понять, как может быть использована система, нужно мыслить как злоумышленник. Это означает, что тестирование в режиме противостояния и AI red teaming являются комплементарными стратегиями:
- Имитация враждебных сценариев, таких как отравление данных, эмбеддинг инверсии и утечки данных между пользователями. Эти моделирования помогают обнаружить уязвимости, которые могут быть неочевидны во время обычной работы системы.
- Использование инструментов тестирования на основе LLM, чтобы оценить, как ИИ ведет себя в предельных ситуациях, при манипулировании контентом или неожиданных шаблонах промпта.
Вывод
Пока компании стремительно внедряют RAG-системы, плоскости атак так же быстро меняются. Специалисты по безопасности вынуждены постоянно догонять эти изменения. Уязвимости vector and embedding – это не теоретические риски, а вполне реальные и эксплуатируемые угрозы, которые могут серьезно повлиять на конфиденциальность данных, целостность моделей и доверие пользователей.
Команды безопасности должны пересмотреть свой подход и начать рассматривать векторные базы данных как критически важную часть инфраструктуры. Те же принципы, которые укрепляли традиционные системы – контроль доступа, проверка данных, мониторинг – теперь нужно адаптировать к реалиям эпохи ИИ.
