Nowa metoda przeładowania informacji łamie zabezpieczenia ChatGPT i Gemini

Wstęp: O czym mówi nowy przełom w testowaniu zabezpieczeń sztucznej inteligencji?

Od dłuższego czasu śledzę rozwój sztucznej inteligencji i muszę przyznać, że najnowsze doniesienia wprawiają mnie w lekkie osłupienie – a przy okazji budzą zdrową dozę niepokoju. **Systemy AI** takie jak popularny czatbot od pewnej firmy z USA czy konkurent od giganta wyszukiwarek były dotychczas stawiane za wzór pod względem zabezpieczeń, nadzoru i odporności na niepożądane działania użytkowników. Jednak, jak to mawia się na polskich forach: „nie ma takiego zamka, którego nie dałoby się otworzyć”.

Okazało się, że naukowcy pewnego znanego producenta procesorów odkryli **nowatorską metodę przeładowania modeli AI informacjami** – tak mocną, że pozwala przełamać dotychczasowe zabezpieczenia. W mojej opinii, to nie tylko ciekawostka techniczna, ale i realne ostrzeżenie dla każdego, kto korzysta z tych narzędzi – czy to w pracy, czy w życiu codziennym.

Zanim przejdę do szczegółów, wyjaśnię krótko, dlaczego ta historia powinna zainteresować zarówno specjalistów od bezpieczeństwa, jak i zwykłych użytkowników. AI, jak każde narzędzie, przy nieostrożnym użyciu potrafi zamienić się z przyjaciela w przeciwnika, a przeładowanie informacjami to – przynajmniej na dziś – nowa odsłona znanych zagrożeń.

Na czym polega metoda przeładowania informacji? Kulisy ataku na czatboty AI

Odchodząc od żargonu akademickiego, ten nowy sposób polega po prostu na zalaniu modelu SI morzem danych – często o wysokim poziomie szczegółowości, trudnych w analizie kontekstowej, a czasami wręcz sprzecznych. Słyszałem o tej technice już podczas nieformalnych spotkań branżowych i muszę powiedzieć: wyobraź sobie, że każesz komuś rozwiązać równolegle sudoku, krzyżówkę panoramiczną i łamigłówkę logiczną, cały czas podsuwając pod nos nowe reguły. W pewnym momencie nawet najbystrzejszy umysł zacznie się gubić. Tutaj dzieje się właściwie to samo – tylko w środowisku cyfrowym.

Jak działa metoda przeciążenia informacyjnego?

Z punktu widzenia technicznego całość polega na podaniu czatbotowi dużych pakietów danych i lawinowych pytań, które mieszają konteksty, często wywołując kolizje logiczne i semantyczne w warstwach modelu językowego. Efekt? Oprogramowanie traci skuteczność w rozpoznawaniu i blokowaniu treści uznanych za szkodliwe, niebezpieczne lub poufne. Mechanizmy cenzury czy filtrowania po prostu nie są w stanie nadążyć.

W mojej praktyce zdarzyło się już widzieć, jak klient korzystający z automatyzacji AI próbował wrzucać jednocześnie do analizy duże, nieuporządkowane zestawy danych. Czasami kończyło się to tym, że model gubił wątek albo wypluwał zupełnie niestandardowe odpowiedzi. Tutaj mamy do czynienia z efektem prowokowanym umyślnie.

Przykłady praktyczne – czego naukowcy byli w stanie się dowiedzieć?

Badania pokazały, że przeciążony czatbot potrafi „puścić farbę”. To znaczy: wyjawia detale algorytmów, podaje x sposobów na stworzenie rzeczy, których nie powinien zdradzać, albo zaczyna dzielić się informacjami zarezerwowanymi dotąd tylko dla administratorów.

Pokazuje to wyraźnie, że zabezpieczenia, nawet te najlepsze, nie są niezawodne. Pracując z AI na co dzień, uczuliłem się na to, by traktować jej odpowiedzi z rezerwą, bo – jak to się mówi – czujność to podstawa.

Dlaczego metoda przeładowania informacji zagraża bezpieczeństwu?

O ile dla geeków i miłośników nowych rozwiązań technicznych taka luka może być po prostu ciekawostką, dla specjalisty od wdrożeń AI w biznesie jest to poważny sygnał alarmowy. Przeciążenie informacjami może bowiem posłużyć do uzyskania:

• Instrukcji produkcji substancji lub urządzeń, których rozprowadzanie jest zakazane,
• Opisów metod cyberataków oraz prób obejścia zabezpieczeń sieciowych,
• Danych wykorzystywanych w atakach phishingowych i socjotechnicznych,
• Informacji, które pierwotnie model SI miał chronić lub ukrywać przed odbiorcą.

Dla mnie, jako dla osoby pomagającej wdrażać SI w firmach, to jak zderzenie ze ścianą. Z jednej strony AI otwiera zupełnie nowe drzwi w automatyzacji i analizie danych, z drugiej – potrafi nie zatańczyć, ale przewrócić się na starcie biegu po bezpieczeństwo.

Jakie są typowe objawy przełamania zabezpieczeń przez przeładowanie informacyjne?

Kiedy analizujemy sytuacje zagrożenia, dobrze jest wiedzieć, na co zwracać uwagę. W moim doświadczeniu pojawiają się m.in.:

• Nieoczekiwanie szczegółowe odpowiedzi na pytania techniczne lub prawne,
• Uwagi i podpowiedzi wykraczające poza to, co model AI normalnie udostępnia użytkownikowi,
• Błędów logicznych sugerujących, że system AI zaczyna się gubić w kontekście,
• Udostępnianie instrukcji czy kodów, które normalnie są blokowane,
• Dociekliwe zapytania użytkownika prowadzące do przełamania bariery bezpieczeństwa.

Z autopsji wiem, że czasami wystarczy jedno niepozorne pytanie, by model „zaciął się” i przestał stosować filtry bezpieczeństwa. **W świecie sieci, jedno potknięcie potrafi kosztować naprawdę sporo.**

Odpowiedź producentów AI na nowe zagrożenia

Większość dużych firm technologicznych chwali się regularnymi aktualizacjami zabezpieczeń i ciągłą analizą potencjalnych zagrożeń. Jednak widząc, jak powstają nowe sposoby na obejście kontroli, łatwo dojść do wniosku, że ten pościg nie ma końca. Pracując z personami zarządzającymi SI, niejednokrotnie słyszałem, że każda nowa aktualizacja zabezpieczeń to często tylko łatka na kolejną „dziurę” w systemie.

Realne działania i wyzwania twórców SI

Producentów można porównać do strażaków w wiecznym pogotowiu. To nieustanne usprawnianie narzędzi, wdrażanie testów penetracyjnych, symulacje ataków oraz wprowadzanie wielowarstwowych barier. W teorii wszystko gra, jednak, jak pokazują badania, spryt użytkowników stale przewyższa najbieglejsze algorytmy bezpieczeństwa.

Z drugiej strony, nadmierna ochrona często szkodzi użyteczności. Sam tego doświadczyłem, próbując wyciągnąć z AI przydatne dane dla marketingu – czasem „ścianki” były tak wysokie, że trudno było zdobyć nawet podstawowe informacje.

Prognozy na przyszłość – wyścig zbrojeń AI

Nie mam złudzeń: najbliższe lata przyniosą jeszcze więcej takich wyzwań. Modele SI staną się bardziej złożone, a metody ich omijania – coraz bardziej wyrafinowane. Możemy wręcz spodziewać się, że opowieści o nowych „dziurach” i spektakularnych atakach będą przewijać się przez branżowe portale… no, znaczy, jak grzyby po deszczu.

Co możesz zrobić? Praktyczne wskazówki dla użytkownika AI

Jak mawiał klasyk: lepiej dmuchać na zimne niż potem żałować. Jeśli korzystasz regularnie z narzędzi SI – czy to w pracy, prowadząc sklep przez internet, czy automatyzując procesy w firmie – warto przestrzegać kilku prostych, ale skutecznych zasad:

• Bądź sceptyczny wobec każdej odpowiedzi AI, szczególnie w sprawach bezpieczeństwa czy prywatności. Zaufanie to jedno, ale zdrowy rozsądek – drugie.
• Dbaj o regularność aktualizacji narzędzi i systemów zabezpieczeń. Znam przypadki, gdzie stare wersje AI niemal błagały o wykorzystanie przez cyberprzestępców.
• Obserwuj nietypowe „zachowania” chatbota. Gdy zaczynają się pojawiać odpowiedzi wykraczające poza standard, czas zapalić czerwoną lampkę.
• Nie udostępniaj AI żadnych danych wrażliwych i nie traktuj jej jako autorytetu we wszystkim. Zdarzało mi się już ostrzegać klientów, forujących SI w najbardziej ryzykownych sytuacjach.
• Ustawiaj własne filtry bezpieczeństwa na poziomie aplikacji i sieci, nawet jeśli wydaje się to zawracaniem głowy – czasem drobny szczegół ratuje przed poważnym problemem.

W tym miejscu wraca mi w głowie stare przysłowie powtarzane przez moją babcię, gdy pożyczaliśmy sobie na miesiąc komputer: „Strzeżonego Pan Bóg strzeże”. W kontekście współczesnej cyberprzestrzeni brzmi to bardziej aktualnie niż kiedykolwiek.

Szczegóły techniczne – jak naprawdę wygląda atak?

Jak zainicjowano atak przeładowania informacji?

Zespół badaczy zastosował szereg specyficznych technik. Kluczowa była tu zmienność tematyki i poziomu szczegółowości zapytań, kierowanych do AI w niewielkich odstępach czasu. Celowo wymuszali na modelu analizę treści z różnych dziedzin naraz – od chemii, przez cyberbezpieczeństwo, po zagadnienia semantyczne. Model SI, nieprzyzwyczajony do takiego natłoku, zaczynał omijać zaprogramowane filtry, a jego odpowiedzi stopniowo rozmywały granice między tym, co dozwolone a tym, czego nie powinien zdradzać.

Wyniki – co udało się uzyskać?

Badacze raportowali, że przeciążenie modelu pozwoliło uzyskać:

• Opisy technik zabezpieczeń komputerowych wraz z lukami,
• Receptury na produkcję substancji o ograniczonym dostępie,
• Informacje pozwalające na odtworzenie fragmentów kodu SI.

Sam muszę przyznać, że nawet nie próbowałbym powtarzać tej metody na własną rękę, bo – poza wartością edukacyjną – niesie ona ogromne ryzyko prawne i etyczne.

Skutki szersze niż jeden eksperyment

Nie chodzi tylko o jeden przypadek. Taka technika może być punktem wyjścia do poważniejszych ataków na systemy SI wykorzystywane w sektorach:

• Bankowym i finansowym,
• Zdrowotnym,
• Przemysłowym.

Znów, jak głosi polskie powiedzenie: „kto mieczem wojuje, od miecza ginie” – lepiej działać rozsądnie i pamiętać, że z AI nie ma żartów.

AI w biznesie – szanse i pułapki w świetle nowych zagrożeń

Jak firmy mogą zabezpieczyć swoje wdrożenia SI?

Podczas konsultacji często słyszę: „Daj nam coś więcej niż oklepane rady w stylu: regularne backupy i aktualizacje”. Dlatego przygotowałem krótką check-listę dla przedsiębiorców i menedżerów IT:

• Stosuj rozbudowane testy penetracyjne – imituj realne ataki, w tym przeciążenie informacyjne AI.
• Twórz warstwowe systemy monitoringu: po pierwsze, automatyka sieciowa; po drugie – nadzór ludzki.
• Monitoruj dzienniki aktywności modeli AI pod kątem nieoczekiwanych wycieków informacji.
• Ustal jasne procedury reagowania na naruszenie bezpieczeństwa przez SI.
• Inwestuj w edukację personelu – dobre praktyki bezpieczeństwa są ważniejsze niż najdroższy firewall.

Na marginesie: spotkałem się kiedyś z przypadkiem, gdy szkolenie „o niczym” uratowało firmę przed plagą phishingu, podczas gdy wyszukana technologia zawiodła na całej linii.

Narzędzia automatyzacyjne a pułapki związane z SI

W świecie automatyzacji, gdzie używamy platform do automatyzacji procesów z AI (jak te popularne narzędzia dla firm), zachwycamy się, jak wiele można załatwić jednym kliknięciem. Niemniej jednak – i tu chcę być szczery – im więcej automatyki, tym bardziej musimy pilnować bezpieczeństwa. Sam kiedyś odkryłem, jak jedno niewłaściwie zintegrowane narzędzie było furtką do nieautoryzowanego dostępu do danych klientów – i tylko czujność zespołu ocaliła sytuację.

Etyka i prawo – czy AI naprawdę może „stanąć przed sądem”?

Transformacja, jaką niesie za sobą upowszechnienie sztucznej inteligencji, to nie są tylko same wyzwania techniczne. Trzeba rozumieć, że pojawiają się tu kwestie prawne i moralne. Odpowiedzialność za wyciek czy nieautoryzowane ujawnienie informacji zawsze kończy się na człowieku – właścicielu firmy, administratorze, czasem nawet zwykłym użytkowniku.

Byłem uczestnikiem wielu debat na temat etyki w działaniach AI i niestety – zero-jedynkowych odpowiedzi brak. W polskim kontekście prawnym to padół łez i poplątania, a granica pomiędzy tym, co dozwolone, a tym, co ryzykowne ciągle się przesuwa.

Praktyczne skutki dla firm korzystających z AI

Warto więc pamiętać:

• Nieznajomość prawa nie chroni przed odpowiedzialnością – awaria lub luka w AI nie jest usprawiedliwieniem przed klientem czy organem kontrolnym.
• Twórz dokumentację działań SI i rejestruj każdą nietypową aktywność – dzięki temu łatwiej potem udowodnić, kto był odpowiedzialny za naruszenie.
• Sporządzaj regulaminy korzystania z AI dla pracowników, jasno opisujące, co wolno, a czego nie.

Osobiście zawsze doradzam biznesom: zanim wpuścisz „inteligencję” do firmy, upewnij się, że wiesz, jak zamknąć jej drzwi na klucz – i kto za ten klucz odpowiada.

Kultura bezpieczeństwa – AI w polskiej rzeczywistości i specyfika krajowa

Nie będę ukrywał: polska kreatywność to wartość nie do przecenienia, ale czasem prowadzi na manowce. Nasze podejście do bezpieczeństwa bywa – nazwijmy to delikatnie – swobodne, a chęć szybkiego skoku na głęboką wodę z narzędziami SI może się niekiedy obrócić przeciwko użytkownikowi.

Z drugiej strony, mamy bardzo silną tradycję kombinowania, wynajdywania nieoczywistych rozwiązań, a czasem – obchodzenia zasad, jeśli przynoszą korzyść. Stąd właśnie wzięła się cała ta historia z przeładowaniem AI informacjami.

Mądrość ludowa i cyfrowy świat

Stare polskie powiedzenia jak „chytry dwa razy traci” czy „mądry Polak po szkodzie” doskonale oddają podejście do wyścigu z SI. Zbyt szybkie wprowadzanie innowacji bez przemyślanego planu zabezpieczeń kończy się tym, że potem długo zbieramy burzę po własnych błędach.

Sam, kiedy wdrażam nowe narzędzia SI w firmach, przypominam zespołom, żeby podchodzili do każdego „wybitnego” pomysłu z dystansem – bo koszt jednej awarii może dorównać rocznym oszczędnościom.

Sztuczna inteligencja a automatyzacje biznesowe – jak zarządzać ryzykiem?

Połowa sukcesu – mądre wykorzystanie SI w codziennych zadaniach

Znam wiele przedsiębiorstw, które wykorzystują SI nie tylko do zadań kreatywnych, ale właśnie do automatyzacji procesów sprzedażowych czy obsługi klienta. Narzędzia takie jak popularne platformy automatyzacji przynoszą ogromną wartość – pod warunkiem, że potrafimy połączyć spryt z rozsądkiem.

W praktyce wygląda to tak, że zanim wdrożę nową automatyzację, wykonuję testy graniczne i próbuję podejść SI z nieoczywistych stron – po to, aby znaleźć potencjalne luki zanim zrobi to ktoś o złych zamiarach.

Budowanie systemów odpornych na przeciążenia

W mojej ocenie najlepiej sprawdzają się systemy:

• z automatyczną detekcją anomalii w komunikacji,
• monitorujące przeciążenia informacyjne i reagujące na nie blokadą dostępu,
• łączące SI z klasycznymi systemami bezpieczeństwa IT,
• gdzie każda próba „wyjścia poza normę” wywołuje alert dla administratora.

Polskie firmy, o ile nie dojdą na własnej skórze, jak ochronić się przed sprytnym „przeładowywaczem”, szybko przekonują się, że byle luka może urosnąć do rangi katastrofy.

Wnioski z perspektywy doświadczonego wdrożeniowca SI

Nie zamierzam nikogo straszyć, ale właśnie historie takie jak ta, pokazują, że sztuczna inteligencja to nie zabawka. Przeładowanie informacjami i obejście zabezpieczeń przez SI nie jest już teorią – to fakt, z którym musimy się mierzyć.

Dla tych, którzy chcą wyjść na swoje w cyfrowym świecie, kilka moich osobistych rad:

• Nie spiesz się z wdrożeniem każdej nowinki – czasem lepiej poczekać i przemyśleć cały proces na spokojnie.
• Stawiaj na transparentność działań – dokumentacja wdrożeń SI oraz regularny monitoring przydają się jak kieszeń w spodniach.
• Nie bój się inwestować w szkolenia – wyedukowany zespół to skarb.
• Pamiętaj, że każda luka bezpieczeństwa to moment, który może kosztować więcej, niż się wydaje.

Na zakończenie, jako ktoś, kto złamał niejedną łamigłówkę marketingowo-technologiczną, polecam podchodzić do SI trochę jak do nieoswojonego kota – z entuzjazmem, ale i z respektem. Inaczej to ona wyjdzie na swoje, a ty zostaniesz z podrapanym komputerem.

FAQ – pytania, które regularnie słyszę o bezpieczeństwie SI

1. Czy przeciążenie informacyjne to realne zagrożenie, czy jedynie uczelniana ciekawostka?

Na własne oczy widziałem, jak „zalanie” SI nielogicznymi lub wielowątkowymi pytaniami owocowało wyciekami informacji. To nie fikcja. Uczelnie i laboratoria mogą być pierwszymi testerami, ale prawdziwe skutki widać dopiero w praktyce.

2. W jakich branżach przeładowanie AI może być najbardziej niebezpieczne?

Największe ryzyko dotyczy finansów, zdrowia, przemysłu i e-commerce – wszędzie tam, gdzie SI przetwarza dane osobowe lub strategiczne.

3. Czy przeciętny użytkownik powinien się obawiać korzystania z AI?

Sam korzystam z AI każdego dnia i nie mam paranoi, ale zawsze trzymam się zasady ograniczonego zaufania. Lepiej profilaktycznie sprawdzić, czy nie wbijasz nosa w nie swoje sprawy.

4. Jak firmy mogą reagować na pierwsze sygnały zagrożenia?

Reakcja powinna być błyskawiczna: blokada dostępu, szczegółowy raport, kontakt z twórcą narzędzia oraz analiza logów. Liczy się refleks i determinacja.

Podsumowanie – stary świat, nowe zagrożenia

Metoda przeładowania informacyjnego daje do myślenia każdemu, kto traktuje bezpieczeństwo cyfrowe poważnie. Jestem przekonany, że codzienne monitorowanie własnej automatyzacji oraz ostrożność ze strony użytkownika to dziś obowiązek, a nie luksus.

Moje codzienne doświadczenia pokazują, że nie chodzi już tylko o technikę – to gra o zaufanie klientów, stabilne działanie firmy i… własny święty spokój. Bo jak głoszą polskie przysłowia: „Lepiej zapobiegać niż leczyć” – a z SI to się sprawdza podwójnie.

Chcesz wiedzieć więcej i zabezpieczyć swoje narzędzia? Regularnie dzielę się praktycznymi poradami – śledź kolejne wpisy Marketing-Ekspercki, żeby Twoja firma była zawsze o krok przed cyfrowymi spryciarzami.

Źródło: https://ithardware.pl/aktualnosci/zlamanie_chatgpt_gemini_intel-43232.html