После запуска настраиваемых GPT-агентов (Custom GPTs) и анонсов новых, более мощных моделей, сфера безопасности больших языковых моделей (LLM) вышла на новый уровень. OpenAI постоянно обновляет свои протоколы, чтобы соответствовать растущим угрозам: от классических «джейлбрейков» до новых векторов атак, направленных на кражу интеллектуальной собственности и нарушение конфиденциальности.
Contents
Ниже представлен анализ ключевых аспектов безопасности GPT, который включает как внутренние меры OpenAI, так и внешние угрозы, возникающие после обновлений.
I. Внутренние Меры Безопасности OpenAI
OpenAI применяет многоуровневый подход к безопасности, который охватывает разработку, тестирование и развертывание моделей.
1. «Красное Тестирование» (Red Teaming) и Оценка Готовности (Preparedness Framework)
- Перед релизом: Каждая новая модель подвергается интенсивному «красному тестированию» как внутренними, так и внешними экспертами. Цель — найти уязвимости, которые могут привести к генерации вредоносного или запрещенного контента (например, инструкции по созданию опасных веществ, фишинговых текстов и т.д.).
- Preparedness Framework: Этот фреймворк используется для оценки моделей по «граничным» (frontier) рискам, таким как возможность модели использоваться для кибератак, химической, биологической или ядерной угрозы (CBnN). Релиз не происходит, если модель превышает определенный порог риска без адекватного смягчения.
2. Политики Использования (Usage Policies) и Исполнение
- Изменение фокуса: Политики использования постоянно обновляются. Недавние изменения часто нацелены на борьбу с дезинформацией и кампаниями влияния, а также на предотвращение генерации контента, нарушающего права детей.
- Системы Мониторинга: OpenAI использует комбинацию автоматизированных и ручных методов для мониторинга нарушений. При этом в продуктах для бизнеса (Enterprise, API) предусмотрены механизмы, поддерживающие конфиденциальность данных пользователей (например, соответствие SOC 2 Type 2 и поддержка GDPR).
3. Физическая и Инфраструктурная Безопасность
- Обособление Информации (Information Tenting): Для защиты особо чувствительных проектов (например, разработка AGI/GPT-5) введено строгое ограничение доступа: только проверенные сотрудники могут работать с конфиденциальной информацией, соблюдая строгие протоколы связи.
- Биометрический Контроль и Офлайн-Хранение: Введены повышенные меры физической безопасности (например, сканирование отпечатков пальцев для доступа к критически важным зонам) и офлайн-хранение самых чувствительных технологических активов.
II. Новые Угрозы и Векторы Атак (Post-Update)
С развитием моделей и кастомизированных GPT-агентов появились новые, более изощренные типы угроз.
1. Атаки Утечки Инструкций (Instruction Leaking Attacks, ILA)
- Суть угрозы: Поскольку Custom GPTs полагаются на скрытые системные инструкции (Prompt) для определения своего поведения, злоумышленники используют тщательно проработанные запросы, чтобы заставить модель раскрыть этот Prompt.
- Последствия: Это позволяет конкурентам или злоумышленникам украсть интеллектуальную собственность разработчика GPT-агента или создать мимикрирующие версии, обходя защиту авторских прав. Исследования показали, что 98.8% протестированных GPTs могут быть успешно атакованы ILA.
2. Манипуляции Ролью/Контекстом («Джейлбрейк»)
- Усложнение защиты: С ростом сложности моделей (например, GPT-4o) растет и сложность «джейлбрейков». Атаки становятся многоступенчатыми и основанными на контексте (например, «Внутренний диалог» или «Ролевое смещение») для обхода фильтров.
- Меры OpenAI: Компания постоянно инвестирует в исследования по Alignment (выравниванию) моделей, делая их более устойчивыми к антагонистическим запросам, но это остается непрекращающейся «гонкой вооружений».
3. Риски Интеграции с Внешними Инструментами (Actions/Tools)
- Проблема Приватности: Кастомизированные GPT-агенты могут подключаться к внешним API (Actions/Tools), чтобы выполнять реальные действия (например, отправлять email, взаимодействовать с базой данных). Если внешняя служба собирает запросы, это может привести к непреднамеренной утечке конфиденциальной информации или PII (Personal Identifiable Information) пользователя.
- Риск Вредоносных Действий: Теоретически, злоумышленник может использовать агента для выполнения вредоносных действий (например, сканирование портов или DDOS-атака), если API-интерфейсы не имеют достаточных ограничений.
III. Рекомендации для Разработчиков и Пользователей
Для минимизации рисков безопасности при использовании GPT необходимо принимать активные меры.
| Угроза | Рекомендация для Разработчиков GPT | Рекомендация для Пользователей |
| Утечка Инструкций (ILA) | Встраивайте длинные и явные защитные промпты, включая эксплицитные отказы от раскрытия инструкций. Не полагайтесь на простые конфиденциальные заявления. | Не вводите конфиденциальные данные в чат с кастомным GPT, если его происхождение и политика не ясны. |
| Приватность Данных | Используйте инструменты с сертификацией (SOC 2, HIPAA) и всегда проверяйте политику хранения данных внешних API (Actions), которые вы подключаете. | Используйте ChatGPT Enterprise/Business, которые предлагают более строгие гарантии конфиденциальности (данные не используются для обучения модели). |
| «Джейлбрейк» | Участвуйте в «красном тестировании» своего агента: просите его генерировать запрещенный контент, чтобы выявить слабые места. | Соблюдайте Политику Использования OpenAI. Любые попытки обхода ограничений могут привести к блокировке аккаунта. |
FAQ (Часто Задаваемые Вопросы)
- Что такое «Красное Тестирование» (Red Teaming) в контексте безопасности GPT? Ответ: Это процесс систематического тестирования моделей перед их выпуском. Группы экспертов (Red Team) пытаются найти уязвимости и «джейлбрейки», чтобы заставить модель сгенерировать запрещенный или вредоносный контент.
- Что такое ILA (Instruction Leaking Attacks)? Ответ: Это атаки «Утечки Инструкций», направленные на кастомизированные GPT-агенты. Злоумышленник использует специальные промпты, чтобы заставить модель раскрыть её скрытые системные инструкции, которые являются интеллектуальной собственностью разработчика.
- Как OpenAI защищает конфиденциальность данных пользователей? Ответ: Для продуктов Enterprise и API OpenAI предлагает более строгие гарантии, включая соответствие SOC 2 Type 2 и поддержку GDPR/HIPAA. Кроме того, данные, передаваемые через эти продукты, не используются для обучения базовых моделей.
- Может ли Custom GPT-агент с подключенными Actions (инструментами) представлять угрозу? Ответ: Да. Если внешний API (Action) недостаточно защищен, он может быть использован для выполнения непреднамеренных действий или для сбора конфиденциальных данных пользователя, если эти данные передаются через запрос к GPT-агенту.
- В чем основная разница между «джейлбрейком» и ILA-атакой?Ответ:
- «Джейлбрейк» направлен на обход фильтров безопасности с целью генерации запрещенного контента (например, вредоносных инструкций).
- ILA направлена на кражу инструкций (Prompt), которые определяют поведение и функциональность Custom GPT-агента.
