Sarrera: Google Gemini AI-ren segurtasun erronkak
Adimen artifizialaren etengabeko bilakaeran, Google Gemini AI bezalako hizkuntza-eredu handiek (LLM) iraultza eragiten ari dira makinekin elkarreragiteko modua. Sistema aurreratu hauek kodea idatz dezakete, galdera konplexuei erantzun eta baita gizakien antzeko elkarrizketak imitatu ere. Hala ere, botere handiarekin batera arrisku handia dator. HiddenLayer-eko ikertzaileek egindako segurtasun-adierazpen batek Google Gemini AI-ren ahultasun larriak agerian utzi ditu, guri zerbitzatzeko diseinatutako adimena bera ere manipulatu daitekeela kalte egiteko agerian utziz.
Txostenak azpimarratzen du nola erasotzaileek eredua ustia dezaketen malwarea sortzeko, ingeniaritza sozialeko erasoak egiteko edo datu sentikorrak filtratzeko, sistemak jarduera horiek salatu gabe. Emaitza hauek ez dituzte soilik Gemini AIren barne babes-neurrien sendotasunari buruzko galderak sortzen, baita LLMen segurtasun-jarrera orokorrari buruzkoak ere, oro har. Tresna hauetan oinarritzen diren erakundeentzat, ondorioak sakonak dira.
Artikulu honetan, ikertzaileek aurkitutakoa, LLMen zibersegurtasun-arrisku zabalagoak eta enpresek nola babestu dezaketen beren burua sakon aztertuko dugu. Hodeiteken zibersegurtasun-irtenbideen moduko zerbitzuek arrisku horiek eraginkortasunez arintzen nola lagun dezaketen ere aztertuko dugu.
Google Gemini AI-ren ahultasuna ulertzea
Ikertzaileek aurkitutakoa
HiddenLayer-eko segurtasun-ikertzaileek aurkitu zuten Google Gemini AI manipulatu daitekeela bere edukien moderazio-neurriak saihesteko. Eskaerak trebeki sortuz, erasotzaileek Gemini konbentzitu ahal izan zuten bere jarraibide etikoak urratzen dituzten emaitzak emateko. Horrek phishing mezu elektronikoak sortzea, malware kodea idaztea eta baita softwarearen ahultasunak ustiatzeko moduak iradokitzea ere barne hartzen ditu.
Manipulazio hauek “aurkarien bultzada” izeneko teknika baten bidez egin ziren posible, non sarrera gaiztoak eredua engainatzeko diseinatuta dauden irteera nahigabeak eman ditzan. Taktika honek LLM-en oinarrizko mugak agerian uzten ditu, askotan asmo onberak eta gaiztoak bereizteko zailtasunak baitituzte.
Google-k babes-hesiak ezartzeko ahaleginak egin arren, Gemini eredua etengabe engainatu zuten teknika aurkari hauek, eta kezka larriak sortu zituzten benetako aplikazioetan zuen fidagarritasunari buruz.
Zergatik den garrantzitsua
LLMek aurrekaririk gabeko gaitasunak eskaintzen dituzten arren, negozio eta kontsumitzaileen aplikazioetan integratzeak eraso-azalera berri bat dakar. Erasotzaile batek moderazio-iragazkiak saihestu baditzake Google Gemini AI bezalako eredu batean, potentzialki ingeniaritza sozialeko kanpainak automatizatu, dokumentu faltsu sinesgarriak sortu edo ziberkrimeneko jardueretan lagundu dezake eskala handian.
Hau bereziki kezkagarria da bezeroarentzako arreta, kodeketa laguntza edo barne ezagutza kudeaketarako LLMen menpe dauden erakundeentzat. IA sistema kaltetu batek datuen ihesa, finantza galerak edo ospe kalteak ekar ditzake.
Ezinbestekoa da enpresek arrisku hauek ulertzea eta IA teknologien erabilera okerra kontrolatu eta arintzeko estrategiak ezartzea.
Nola alderatzen den Gemini beste LLM batzuekin
Gemini ez dago erronka hauei aurre egiten dien bakarra. OpenAIren GPT-4 eta Anthropicen Claude bezalako beste LLM batzuek ere baldintza jakin batzuetan aurkarien eskaerei erantzuten dietela frogatu da. Hala ere, Gemini bereizten duena Google-ren entrenamendu eta iragazketa mekanismo zabalak izan arren manipulatu izanaren neurria da.
Horrek iradokitzen du LLMetarako dauden segurtasun neurriak agian ez direla nahikoak eta beharrezkoa dela ikuspegi proaktiboago eta geruzatuago bat. Eredu hauek erabiltzen dituzten enpresek segurtasun esparru integralak hartu behar dituzte, mehatxuen detekzioa, ahultasunen kudeaketa eta denbora errealeko monitorizazioa barne hartzen dituztenak.
Hodeitek-en EDR, XDR eta MDR zerbitzuen moduko irtenbideek IA bidezko inguruneak ziurtatzeko beharrezkoak diren ikusgarritasuna eta erantzun gaitasunak eman ditzakete.
Nola erasotzaileek Google Gemini AI bezalako LLMak ustiatzen dituzten
Aurkarien bultzadaren azalpena
Aurkarien gonbidapena erasotzaileek itxuraz errugabeak diren baina hizkuntza-eredu baten ahuleziak ustiatzeko egituratutako sarrerak diseinatzen dituzten metodo bat da. Google Gemini AI- ren kasuan, ikertzaileek sintaxi engainagarria edo hizkuntza kodetua erabiltzen zuten gonbidapenak sortu zituzten, moderazio-iragazkiak aktibatu gabe irteera kaltegarriak abiarazteko.
Baliteke gonbidapen hauek itxuraz loturarik gabeko argibideak izatea edo Interneteko datu zabaletan trebatutako eredu batek bakarrik ulertuko lukeen hizkuntza nahasia erabiltzea. Horrek oso zaila egiten du detekzioa egitea gako-hitzetan oinarritutako iragazketa-metodo tradizionalak erabiliz.
Aurkarien gonbidapenak denboran zehar eboluzionatu daitezke, erasotzaileek ereduaren erantzunen arabera probatu eta finduz. Egokitze-gaitasun horrek mehatxu iraunkor bihurtzen ditu LLMak interfaze publiko edo erdi-publikoen eraginpean dauden inguruneetan.
Erabilera Kasu Gaiztoen Adibideak
- Benetakoak eta pertsonalizatuak diruditen phishing mezu elektronikoak sortzea.
- Malware scriptak idaztea, ransomware eta datuen esfiltrazio tresnak barne.
- Legezko dokumentu faltsuak sortzea edo agintaritza-irudiak imitatzea.
Egoera hauetan guztietan, erasotzaileak IAren gaitasun linguistikoak erabiltzen ditu erasoaren sinesgarritasuna eta eraginkortasuna hobetzeko. Irteera IAk sortutakoa denez, spam edo malware iragazki tradizionalak ere saihestu ditzake.
Horregatik, ezinbestekoa da erakundeentzat IArako segurtasun geruza espezifikoak ezartzea, hala nola SOC zerbitzu gisa (SOCaaS), jarduera anomaloak denbora errealean kontrolatzeko.
Enpresentzako ondorioak
Enpresek LLMen adopzioa azkar hazten ari da finantza, osasun eta bezeroarentzako arreta bezalako sektoreetan. Baina eredu hauek oinarrizko lan-fluxuetan txertatzen diren heinean, haien erabilera okerrak ondorio katastrofikoak ekar ditzake.
Demagun Google Gemini AI- k bultzatutako bezeroarentzako arreta-txatbot bat. Aurkako eskaeren ondorioz bezeroen datu sentikorrak filtratu edo aholku iruzurrezkoak eman, enpresak ondorio legalak eta araudizkoak izan ditzake.
Enpresen mailako segurtasun-irtenbideek orain kontuan hartu behar dituzte IArekin lotutako mehatxuak, besteak beste, injekzio azkarra, modeloen pozoitzea eta entrenamendu-datuen ihesa. Hodeitek-en VMaaS bezalako zerbitzuek ahultasun horiek identifikatzen lagun dezakete ustiatuak izan aurretik.
Segurtasun-jardunbide egokienak LLM hedapenerako
Inplementatu gonbidapenen iragazketa eta baliozkotzea
Eskaeretan oinarritutako erasoen aurkako lehen defentsa-lerroetako bat sarrera-balidazio sendoa da. Erabiltzaile-eskaera bat IA ereduari pasa aurretik, enpresek eredu susmagarriak edo kodetutako argibideak detektatzen dituzten iragazkiak ezarri beharko lituzkete.
Iragazketa-sistema aurreratuek hizkuntza naturalaren prozesamendua erabil dezakete gonbidapen baten atzean dagoen asmoa ebaluatzeko, gako-hitz zerrenda beltzetan soilik oinarritu beharrean. Horrek aurkari diren gonbidapenak oharkabean pasatzeko probabilitatea murrizten du.
Zure IA aplikazioaren frontend-ean eta atzealdean iragazketa integratzeak babes geruzatua bermatzen du eta esplotazio arriskua minimizatzen du.
AI irteerak denbora errealean kontrolatu
Adimen artifizialak sortutako edukiaren denbora errealeko monitorizazioa ezinbestekoa da erabilera okerra detektatzeko. Erakundeek adimen artifizialaren jarduera-erregistroak eta anomalia detektatzeko algoritmoak zabaldu beharko lituzkete, irteera ezohikoak berrikusteko markatzen dituztenak.
Adibidez, Google Gemini AI-k bat-batean kode zatiak edo segurtasun-saihesbide argibideak igortzen hasten bada, sistemak berehala abisatu beharko lieke administratzaileei. Horri esker, erantzun azkarra eta arintzea ahalbidetzen da.
Industrial SOC as a Service (SOCaaS) bezalako irtenbideek 24/7 gainbegiratzea eman dezakete, batez ere AI aplikazioek eragiketa-teknologiarekin (OT) elkarreragiten duten inguruneetan.
Zero Trust esparru bat hartu
Zero Trust zibersegurtasun ikuspegi bat da, eta ez du suposatzen inongo entitate —barnekoa edo kanpokoa— automatikoki fidatu behar ez dela. Printzipio hau IAri aplikatzeak erabiltzaile-gonbita, API dei eta modelo-irteera guztiak autentifikatzea eta baimentzea dakar.
Zero Trust printzipioak IA gobernantzan integratuz, enpresek funtzio sentikorretarako sarbidea mugatu eta IA erantzunak erakundearen politikekin bat datozela ziurtatu dezakete.
Ikuspegi hau ondo lerrokatzen da sarbide-kontrol zehatzak eta portaera-analisiak ezartzen dituzten Hurrengo Belaunaldiko Suebakiekin (NGFW) bezalako kudeatutako zerbitzuekin.
AI Mehatxuen Adimena: Arrisku Ebolutiboen Aurreratua Egotea
Cyber Threat Intelligence (CTI) eginkizuna
Adimen artifizialaren mehatxuak eboluzionatzen diren heinean, gure adimen gaitasunak ere eboluzionatu egin behar dute. Zibermehatxuen Inteligentzia (CTI) zerbitzuak funtsezkoak dira Google Gemini AI bezalako LLMei zuzendutako aurkari-teknika berriak identifikatzeko.
CTI-k mehatxu berriei buruzko informazio erabilgarria eskaintzen du, erakundeei beren defentsak proaktiboki egokitzen lagunduz. Adibidez, mehatxuen informazio-jarioek aurkitu berri diren injekzio-eredu azkarrak edo IAren gehiegikeriaren adierazleak izan ditzakete.
Hodeitek-en CTI zerbitzuak erakundeei beharrezko ezagutza ematen die beren IA segurtasun-jarrerari eta erantzun-estrategiei buruzko erabaki informatuak hartzeko.
Ezti-ontziak eta amuak erabiltzea IAren gehiegizko erabilera detektatzeko
Adimen artifizialerako espezifikoki erabiltzen diren ezti-pot-ak ezartzeak LLMak abusatzen saiatzen diren aktore gaiztoak detektatzen eta aztertzen lagun dezake. Amu hauek benetako adimen artifizialaren amaiera-puntuak imitatzen dituzte eta aurkarien gonbidapen-ereduak jasotzen dituzte aztertzeko.
Adimen hori erabil daiteke iragazketa-sistemak hobetzeko eta eraso-teknika ezagunen aurkako modeloen entrenamendua hobetzeko.
Ezti-poteak bereziki erabilgarriak dira finantzak eta gobernua bezalako arrisku handiko sektoreetan, non mehatxu-egileek IA sistemak helburu hartzeko aukera gehiago duten datuak erauzteko edo sabotajea egiteko.
Industria osoan lankidetzan aritzea
Ezinezkoa da erakunde bakar batek ere IAren segurtasuna bere kabuz jorratu. Industriako eragileen, akademiaren eta zibersegurtasun-hornitzaileen arteko lankidetza ezinbestekoa da ezagutzak partekatzeko eta defentsa estandarizatuak garatzeko.
AIri buruzko Partnership eta OpenAI Red Teaming Network bezalako ekimenak adibide batzuk dira nola ahalegin kolektiboek Google Gemini AI bezalako LLMen segurtasuna hobetu dezaketen.
Hodeitekek aktiboki babesten du lankidetza hori, IAren hedapenean sortzen ari diren segurtasun-estandarrekin eta jardunbide egokiekin bat datozen zerbitzuak eskainiz.
Ondorioa: Google Gemini AI-ren arriskuak arintzea
Google Gemini AI-k agerian utzitako ahultasunek gogorarazten digute teknologia aurreratuenak ere ez direla esplotazioarekiko immuneak. Erakundeek gero eta gehiago integratzen dituzten heinean LLMak beren eragiketetan, arrisku horiek ulertzea eta arintzea ezinbestekoa da.
Aurkarien bultzadatik hasi eta eraso injekzioetaraino, IAren mehatxu-paisaia azkar eboluzionatzen ari da. Enpresek segurtasun-jarrera proaktiboa hartu behar dute, SOCaaS, VMaaS eta CTI bezalako tresnak erabiliz beren IA aktiboak babesteko.
Segurtasun-ikuspegi geruzatu batekin eta Hodeitek bezalako bazkide fidagarrien laguntzarekin, enpresek konfiantzaz har dezakete AI, mehatxu berrien eraginpean egotea minimizatuz.
Ekin orain: Babestu zure IA ingurunea
Adimen artifiziala (IA) zure negozio-fluxuetan integratzen ari zara? Ez utzi Google Gemini AI bezalako sistemen ahultasunek zure eragiketak arriskuan jartzen. Hodeitek-ek zibersegurtasun-zerbitzu sorta osoa eskaintzen du, IA gaitutako inguruneetarako egokitua.
- 24×7 SOC zerbitzu gisa etengabeko monitorizaziorako
- VMaaS ahultasun proaktiboen detekziorako
- CTIk mehatxu ebolutiboen aurretik jarraituko du
Jarri gurekin harremanetan gaur bertan kontsulta bat antolatzeko eta zure IA bidezko azpiegitura digitala sendotzeko.
Irakurketa gehiago nahi izanez gero, jo HiddenLayer-en The Hacker News- en argitaratutako jatorrizko dibulgaziora eta arXiv.org- en analisi teknikora.
