Чёрный ящик ИИ: почему непрозрачные алгоритмы опасны

Маленькое предисловие или что скрывается за красивыми алгоритмами

Есть что-то завораживающее в работе генеративных моделей: задай пару фраз – и вот уже искусственный интеллект любезно пишет стихи, рисует картины или создаёт реалистичные фотографии людей, которых никогда не существовало. Но вместе с очарованием подобной магии наступает время задаться вопросом: а насколько безопасны все эти чудеса? Ведь там, где появляются прорывные технологии, всегда найдётся тот, кто решит использовать их во зло.

Генеративный искусственный интеллект открывает огромные возможности. Он умеет не только подражать стилистике автора, генерировать правдоподобные тексты и образы, но и, к сожалению, может стать орудием в руках киберпреступников. Давайте разберёмся, какие именно риски возникают с популяризацией подобных систем, как они могут использоваться злоумышленниками и какими способами общество способно защищаться от подобного рода угроз.

Ниже приведён обзор самых острых проблем и потенциальных сценариев злоупотребления нейросетями – от «безобидных» случаев недостоверной информации и копирайт-скандалов до настоящих кошмаров вроде создания вредоносного кода или сложных атак на системы, использующие машинное обучение.

Почему искусственный интеллект несёт риски

Интеллектуальные алгоритмы не возникли из ниоткуда и разрабатывались десятилетиями. Однако в последние несколько лет темп развития технологий нейронных сетей повысился настолько, что многим кажется: мы находимся на пороге новой индустриальной революции. Но, как и любая другая инновация, генеративные модели ИИ несут в себе не только возможности, но и угрозы. В этом разделе рассмотрим ряд специфических проблем, которые вытекают из самой природы машинного обучения.

Неожиданные утечки данных

Алгоритмы требуют тонны информации – без этого они работать не могут. Чем разнообразнее и больше по объёму набор данных, тем более убедительными получаются результаты. Однако эти же данные, часто содержащие конфиденциальную информацию, могут стать источником серьёзных проблем:

Во многих случаях разработчики или компании собирают пользовательские данные без полноценных механизмов контроля, что повышает риск их утечки.
Если набор данных содержит личную и идентифицирующую информацию, то любая уязвимость в системе или намеренная атака хакеров может привести к масштабным последствиям для пользователей.
Проблема усугубляется ещё и тем, что большие наборы данных могут храниться дольше и использоваться повторно, что открывает разные возможности для несанкционированного доступа.

Представьте ситуацию: ИИ-чат собирает историю ваших запросов, включая пароли или номера карт (если вы, конечно, были достаточно невнимательны, чтобы такие данные в нём отправлять). А что, если преступники найдут способ эксплуатировать эту базу? Довольно неприятная перспектива.

Странные фантазии нейросетей

Нередко генеративный ИИ выдаёт то, что принято называть «галлюцинациями». Он уверенно сообщает информацию, которая звучит правдоподобно, хотя не имеет ничего общего с реальностью. Причём сам алгоритм при этом даже не подозревает, что ошибается.

Эти «фантазии» могут привести к следующим последствиям:

Пользователи могут принимать фейки за чистую монету, если ИИ генерирует ложные новости или искажённые факты.
Специалисты, решающие серьёзные задачи (например, медицинские или финансовые), могут столкнуться с критическими ошибками, если не проверяют результаты ИИ вручную.
Массовое распространение фейков усложняет борьбу с дезинформацией: уже не ясно, какой контент был создан человеком, а какой – машиной.

Пока алгоритмы не научатся отвечать за свою «фантазию», единственный способ избежать серьёзных последствий – проверять всё, что они «рассказывают», и относиться к их словам с разумным скептицизмом.

Нарушение авторских прав без оглядки

Когда нейросети тренируются на огромных датасетах из книг, картинок и аудио, возникает вечный вопрос: а кто владеет правами на полученный результат? С одной стороны, мы имеем дело с «новым» контентом, созданным алгоритмом. С другой стороны, без исходных данных никакого творчества не было бы вовсе.

Проблемы с авторским правом могут выглядеть так:

Использование фрагментов оригинальных работ: некоторые нейромодели «запоминают» длинные куски текста или картинки и в точности воспроизводят их в ответах.
Споры о том, кому принадлежат права на сгенерированный контент: автору исходных данных, разработчику модели или пользователю, который отдал инструкцию ИИ.
Судебные иски по поводу плагиата: популярные художники и фотографы уже подают иски против разработчиков генеративного ИИ, обвиняя их в нарушении авторских прав.

Вспомним примеры с алгоритмами, которые «учились» на миллионах изображений и теперь могут «придумывать» новые картины в стиле конкретного художника. Парадокс: это как если бы вы украли стиль кисти, но под прицелом сразу сотни (или тысячи) креативных людей.

Экономические провалы и чудеса

Генеративный искусственный интеллект часто обещает экономические выгоды. Однако некоторые аналитики полагают, что появление ИИ-инструментов способно как повысить эффективность, так и создать нешуточные вызовы для традиционной занятости.

Вот несколько примеров:

Автоматизация и сокращения: сферы, где рутинные операции переходят на машинный автопилот, могут стать источником массовых увольнений.
Новые ниши: параллельно с уменьшением потребности в некоторых профессиях, открываются свежие возможности – разработка ИИ-продуктов, аналитика больших данных, этический консалтинг.
Риски потери контроля над экономическими процессами: если слишком сильно полагаться на алгоритмы, можно столкнуться с ситуациями, когда компьютерные сбои приводят к серьёзным финансовым потрясениям.

Другими словами, экономический ландшафт меняется стремительно, и компании, желающие оставаться на плаву, ищут баланс между автоматизацией процессов и сохранением должного уровня безопасности.

Что такое «чёрный ящик» и почему это страшно

Многие нейросети, особенно глубокие, – это тот самый «чёрный ящик»: они принимают решения на основе миллиардов вычислительных операций, и зачастую даже разработчики не могут объяснить, почему алгоритм выбрал именно такой ответ.

Последствия этой непрозрачности:

Сложно предсказать, как система поведёт себя в стрессовой или редкой ситуации.
Ошибки алгоритмов трудно отследить, что усложняет их исправление.
Невозможно провести полный аудит принятия решений, особенно если речь идёт о правовых или медицинских вопросах.

Проблема «чёрного ящика» становится ещё более пугающей, когда речь заходит о применении искусственного интеллекта в киберпреступности: иногда даже злоумышленники не до конца понимают, что именно и как делает их собственный инструмент, пока не увидят результат.

Тёмные сценарии: как нейросети попадают в лапы киберпреступников

Говоря о преступном применении, мы имеем в виду не только хакеров в худи, которые прогуливают вечерний кофе ради написания вредоносного кода. Мы говорим о целой индустрии тёмного рынка, где информация, инструменты и сами сотрудники-«технари» покупаются и продаются, словно на обычной ярмарке. Генеративный ИИ позволяет злоумышленникам действовать всё более изощрённо. Рассмотрим основные способы, как это происходит.

Дезинформация и массовое распространение фейков

Если раньше создание фейковых новостей или слухов требовало как минимум фантазии и определённых усилий, то теперь достаточно пары наводящих вопросов к языковой модели. В результате получаем текст, который с высокой вероятностью неотличим от статей, написанных профессиональными журналистами.

Такого рода дезинформация используется:

Для влияния на общественное мнение – особенно в политических кампаниях.
С целью манипулирования курсами акций и финансовыми рынками.
Для отвлечения сил и ресурсов компаний на борьбу с ложными вбросами.

Появление «глубоких фейков» (deepfake), когда видео и аудиозаписи подделываются с пугающей точностью, позволяет создать реалистичную «картинку», в которой известные люди говорят и делают то, чего никогда не делали. Это уже не просто шутки, а опасный инструмент влияния на аудиторию.

Фишинг нового поколения

Фишинговые атаки классически строятся на доверии: пользователь переходит по ссылке, получая письмо якобы от «банка» или «коллеги», вводит свои данные на поддельном сайте – и всё. Сегодня киберпреступникам стало ещё проще:

С помощью генеративного ИИ легко составлять тексты без грамматических ошибок и стилистических неточностей, которые раньше позволяли хоть как-то распознать подвох.
Злоумышленники могут оперативно изменять шаблоны писем, чтобы обходить антифишинговые фильтры.
Создание индивидуальных сообщений под конкретных людей больше не требует много труда и времени – ИИ быстро «научится» стилистике жертвы или её близкого окружения.

Фактически мы получаем масштабируемую и настраиваемую схему, когда атакующий может беспрепятственно тиражировать письма, идеально адаптированные под каждого получателя. Это усложняет задачу как специалистам по кибербезопасности, так и обычным пользователям.

Генерация вредоносного кода без особых усилий

Одним из самых тревожных сценариев является помощь, которую нейросеть может оказать в создании вредоносного ПО. Взять хотя бы генерацию скриптов, эксплойтов и вообще любых фрагментов кода, способных сломать систему. Хотя многие «белые» сервисы по обучению нейросетей (например, OpenAI ) внедряют фильтры и ограничения, существует теневая сторона:

Достаточно развернуть свою собственную модель, натренировав её на коде, содержащем известные уязвимости. Получаем автоматизированную «фабрику» зловредов.
«Подсказки» ИИ позволяют злоумышленникам ускорить процесс поиска дыр в популярном софте.
Даже начинающие хакеры могут получить рабочие заготовки для вредоносных программ, не обладая глубокими знаниями в области программирования.

Таким образом, барьер для вхождения в мир киберпреступности снижается, и количество атакующих возрастает.

DDoS-атаки с «умным» подходом

Раньше атаки «отказа в обслуживании» (DDoS) были относительно примитивны: хакеры забрасывали сервер миллионами запросов, пока тот не падал. Теперь же ИИ может оптимизировать процесс – определять уязвимые временные промежутки, выискивать маршруты передачи данных, где проще перегрузить каналы, и даже распознавать механизмы защиты, чтобы искать их слабые места.

Сценарии использования ИИ в DDoS:

Автоматический подбор схем распределения нагрузки для максимальной эффективности атаки.
Адаптация в реальном времени: если система защиты меняется, ИИ мгновенно подстраивает стратегию.
Распознавание провайдеров и географических зон, где сетевые узлы наиболее уязвимы.

В результате имеем умные DDoS-атаки, которые могут причинить ещё больший ущерб и от которых сложнее защититься традиционными методами.

Состязательное машинное обучение: как напасть на саму модель

Пока одни специалисты думают, как защищать ИИ от взлома, другие уже нашли способы использовать машинное обучение против... машинного обучения. Этот раздел, именуемый Adversarial Machine Learning, посвящён техникам, позволяющим сбивать с толку или даже разрушать нейросеть посредством специфических приёмов. И это не какая-то призрачная угроза из научных статей, а реальная практика, которая уже сегодня применяется в криминальном мире.

Атаки уклонения: научим ИИ принимать неверные решения

Evasion Attacks направлены на то, чтобы модель не смогла корректно классифицировать или распознать входные данные. Подменяя или искажая небольшие детали, злоумышленники создают «обманки», которые для человека выглядят незаметно, но вызывают у алгоритма когнитивный диссонанс. Например:

Изображение кота можно исказить пикселями так, что нейросеть классифицирует его как тостер.
В системах распознавания лиц небольшой стикер или макияж способны обмануть детекторы.

Практическая польза для киберпреступников – обход систем безопасности, которые базируются на машинном обучении, например, систем фильтрации нежелательного контента или обнаружения мошеннических транзакций.

Отравление данных: испортим «еду» для алгоритма

Data Poisoning подразумевает внесение вредоносных примеров в набор данных, на которых обучается модель. Предположим, что вы обучаете антиспам-фильтр. Если хакер незаметно добавит в обучающий сет «вредные» примеры, модель научится пропускать их спам-письма или, напротив, блокировать легитимные сообщения:

Получается контролируемый хаос: атакующий постепенно внедряет «испорченные» данные в больших объёмах, а владелец модели может даже не заметить, что что-то пошло не так.
В результате алгоритм начинает принимать ошибочные решения, ведь его научили этому заранее.
Особенно опасно, когда речь идёт о системах медицинской диагностики или финансового анализа.

Такое вмешательство позволяет взломщикам фактически «перехватить» управление моделью, заставляя её вести себя в интересах преступников.

Извлечение модели: когда секреты ИИ становятся достоянием публики

Model Extraction – ещё одна интересная техника. Цель – получить доступ к внутренним параметрам нейросети (весам, архитектуре, гиперпараметрам), чтобы воспроизвести её поведение у себя. По сути, это кража интеллектуальной собственности:

Атакующий может использовать массу запросов к публичному API, чтобы понять, как работает модель в разных условиях. Затем на основе собранных данных «клонировать» её у себя.
Становится возможно обходить лицензионные ограничения, а также внедрять уязвимости в «копию» модели для дальнейших атак.
Иногда злоумышленникам достаточно только структуры и весов модели, чтобы создать подобный сервис и конкурировать на рынке, не затрачивая миллионы на разработку.

В результате – утечка ноу-хау и урон репутации для компании, которая разрабатывала и обучала модель.

Как защититься от угроз, созданных ИИ

Звучит всё это, возможно, слегка пугающе, но есть и хорошие новости: сфера кибербезопасности не стоит на месте, и специалисты создают новые инструменты и методики, чтобы отразить опасности, связанные с искусственным интеллектом. Ниже – несколько основных направлений для защиты.

Выявление сгенерированного контента

Если раньше можно было интуитивно понять, что текст «написан роботом», то сейчас даже эксперты порой ломают голову, где человек, а где алгоритм. Отсюда возникает необходимость в сервисах и методах, позволяющих детектировать «машинную руку».

Например:

Использование инструментов вроде Hugging Face и специализированных моделей, которые обучены распознавать машинную генерацию текстов.
Анализ метаданных изображений и статистических признаков, указывающих на подделку (этакие цифровые «водяные знаки»).
Создание систем водяных знаков прямо в генеративных моделях, чтобы можно было автоматически проверять, кто автор итогового материала.

Конечно, злоумышленники тоже совершенствуют свои подходы, поэтому гонка «генераторы против детекторов» не остановится в ближайшее время.

Борьба с использованием ИИ киберпреступниками

Здесь важно сочетать технические и организационные меры:

Мониторинг тёмных рынков. Слежка за площадками в даркнете, где преступники могут распространять или покупать инструменты на базе ИИ.
Совместные усилия правоохранителей и компаний. Обмен информацией о новых атаках, уязвимостях и методах взлома.
Активная профилактика. Проведение обучающих кампаний для персонала, чтобы они знали, как противостоять фишингу и другим видам атак.
Технологические фильтры. Использование систем, которые автоматически блокируют подозрительные запросы или исходящие соединения, если они соответствуют паттернам, характерным для ИИ-генераций (например, слишком частых или однотипных).

Ключевое слово здесь – «комплексный подход». Никакая одиночная технология не спасёт, если у вас дырявая политика безопасности в целом.

Противодействие adversarial-атакам

Для обнаружения и нейтрализации состязательных атак разработаны специальные методы:

Adversarial Training. Модель обучается не только на обычных данных, но и на искажённых (adversarial examples), чтобы «привыкнуть» к возможному обману.
Защитные слои. Применение дополнительных фильтров или «обрезчиков» входных данных, которые убирают подозрительные шумы и искажения.
Регуляризация и нормализация. Технологии, уменьшающие уязвимость к небольшим изменениями во входных данных, вплоть до тотальной устойчивости к мелким «пиксельным» атакам.

Конечно, стопроцентной гарантий защиты пока нет, но такой подход уже усложняет жизнь тем, кто планирует «вводить нейросети в заблуждение».

Изменение правового поля

Технологии бегут вперёд, а законодательство часто плетётся сзади. Но сейчас идут активные дискуссии о том, чтобы регулировать применение генеративного искусственного интеллекта и определять ответственность за негативные последствия:

Регулирование авторских прав. Нужно чётко прописать, кому принадлежат права на сгенерированный ИИ контент и как учесть вклад оригинальных создателей данных.
Ответственность разработчиков и пользователей. Если ИИ участвует в преступных схемах, на кого падает ответственность? На компанию, выпустившую модель в открытый доступ, или на пользователя?
Создание этических комитетов. Компании всё чаще внедряют внутренние и внешние экспертизы, чтобы оценивать риски проектов, связанных с ИИ.

В ближайшие годы мы увидим немало законодательных новаций. Некоторые из них могут показаться чрезмерно жёсткими, но иного пути у общества, видимо, нет, если мы не хотим полагаться лишь на добрую волю разработчиков.

Итого: технологический прогресс со своей теневой стороной

Генеративный искусственный интеллект поражает воображение – он рисует картины, пишет поэмы, помогает с кодом и даже сопровождает нас в дружеских беседах. Но вместе с восторгом мы сталкиваемся с суровой реальностью: киберпреступность тоже активно осваивает новые инструменты. Угрозы варьируются от рассылки «идеальных» фишинговых писем и генерации вредоносного кода до сложных манипуляций общественным мнением через видео и аудио deepfake.

Возможны ли радикальные меры, которые разом закроют все риски? Вряд ли. Но комплексный подход – от разработки моделей, максимально устойчивых к взлому, до внедрения юридических механизмов регулирования – позволит смягчить негативный эффект. Новые инструменты детектирования фейков, обучение специалистов по кибербезопасности и координация между государственными органами и частными компаниями могут переломить ситуацию.

Если вы хотите лично убедиться в возможностях генеративных алгоритмов, обратите внимание, например, на Midjourney (для создания изображений) или на эксперименты из открытой платформы Kaggle .

В конце концов, генеративный ИИ – это одновременно и прорыв, и вызов. И без здоровой доли скептицизма, иронии и внимания к деталям мы рискуем оказаться в эпицентре бурных событий, когда умные машины будут немного «умнее», чем мы ожидали. Важно помнить: прогресс не отменяет ответственности.