El pasada edición del Microsoft Build, el mítico Mark Russinovich, dio una sesión de IA Security, en la que habla de la seguridad y el hacking de los modelos de GenAI. Muchos de los casos que cita los hemos ido comentado por aquí, pero hay un par de técnicas de Jailbreak de modelos LLM que son recientes, y quería aprovechar para hablaros de ellas.
Las técnicas de Jailbreak de LLMs son técnicas universales de Prompt Injection que permiten saltarse las protecciones del Harmful Mode, haciendo que un modelo de lenguaje acabo contestando a prompts para los que explícitamente se le ha dicho que no lo haga. De estas técnicas de Jailbreak, he ido hablando mucho, especialmente el año pasado donde empezaron a eclosionar.
Se trata desde usar el truco de "esto es un juego de rol", hasta crear otros modelos LLM para mutar los prompts detectados hasta lograr saltarlo. Aquí os dejo una serie de artículos publicados sobre estos temas:
- "ChatGPT, ¿me das ideas para cómo matar al presidente de los EEUU?"
- El juego del "Gallego", el "Político" y el "Juego de Rol" con el "Harmful Mode" en ChatGPT
- Perplexity: Un buscador que cura los resultados con GenAI ( y te ayuda "en tus juegos de Rol donde eres el malo" )
- "El Hacker del Gorro" y otros retos de la Identidad en la era de los LLM para evitar el Prompt Injection
- Cómo lograr que Llama-2, Bard AI, ChatGPT y Claude te enseñen a acabar con la humanidad usando Prompt Injection Universales
- Indirect Prompt Injection & Dialog Poissoning en ataques a LLMs Multi-Modales
- Cómo hackear un LLM haciendo Prompt Injection Automático con LLMs
- Jailbreaking LLMs con Fuzzing, LLMs o interrogación coercitiva: Aproximaciones para que un LLM ayude a los malos
Además del recorrido de las técnicas que puedes ver en los artículos anteriores, hay dos recientes que merece la pena que conozcáis. La primera se llama Crecendo y la publicó el propio Mark Russinovich, Ahmed Salem y Ronen Eldan en el artículo "Great, Now Write an Article About That: The Crescendo Multi-Turn LLM Jailbreak Attack" que podéis leer aquí.
La idea es bastante sencilla, es pedir que algo que está prohibido por el modo de protección del modelo y que se niega a dar datos, sea recompensando positivamente pero al mismo tiempo se le pida que explique muchos más detalles del tema, para asegurarnos de que realmente es un problema y no debe dar detalles. Pero al final, acaba dándolos.
Como podéis ver, el algoritmo para automatizar esto es bastante sencillo, se necesita un modelo LLM que evalúe las respuestas y vaya preguntando por sus preocupaciones para pedirle que escriba sobre esas preocupaciones un artículo un manifiesto dándolo un título para inspirarle.
Y el resultado es que al final, el modelo acaba por sacar lo que lleva dentro. En este ejemplo acaba haciendo un texto en el que incita al levantamiento de un pueblo, alegando traiciones de traidores a América. Nada tranquilo está el modelo.
Y como podéis ver, este método, en Abril de este año, afectaba a la mayoría de las plataformas y modelos LLM que tenemos en el mercado - o al menos a los más populares -, tal y como se observa en la siguiente tabla del artículo.
Con una base similar a esta, está Skeleton Key, pero en este caso utilizando la técnica de "Explicit: forced instruction-following" que es una de las categorías de jailbreak que se recoge en el artículo de "Attacks, Defenses and Evaluations for LLM Conversation Safety" donde se analizan los diferentes modelos de ataque.
De estos ataques hemos visto muchos ejemplos, como el Universal Prompt Injection (jailbreak) para encontrar cómo acabar con la humanidad del que hablamos hace un año. En este caso, Skeleton Key lo hace añadiendo instrucciones de Warning y centrando el contexto en expertos en la seguridad e la materia. Un buen truco.
El estudio de estas técnicas de hacking de modelos LLMs va a ser una línea de investigación interesante que los pentesters y equipos de Red Team van a tener que conocer en detalle, porque atacar a un servicio de una empresa que utiliza estos modelos va a ser algo muy común, y los riesgos de seguridad pueden ser grandes.
Os dejo la charla de Hacker & Developer in the Age of GenAI LLM Apps & Services del año pasado que habla de muchas de estas técnicas. Ya os la actualizaré que hace unos días, en la pasada DotNet Conference hice una versión más moderna aún.
¡Saludos Malignos!
Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)
