Охота на вредоносные цепочки: Защита ИИ-систем от сложных атак

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена методика выявления злонамеренных действий в многошаговых рабочих процессах искусственного интеллекта, основанная на анализе трассировок и тонкой настройке языковых моделей.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Кривые обучения моделей V2, V3 и V4 демонстрируют сходимость к минимальным значениям функции потерь, указывая на эффективную оптимизацию параметров и стабильность процесса обучения для каждой из представленных архитектур.

Разработан открытый фреймворк для обучения моделей безопасности на основе анализа трассировок, использующий методы аугментации данных и эффективной оптимизации QLoRA.

Несмотря на растущую сложность многоагентных систем, обеспечение их безопасности от вредоносных атак остается сложной задачей. В статье «Temporal Attack Pattern Detection in Multi-Agent AI Workflows: An Open Framework for Training Trace-Based Security Models» представлен открытый фреймворк для обучения языковых моделей выявлению временных паттернов атак, анализируя трассировки OpenTelemetry. Показано, что целенаправленное расширение обучающих данных и эффективное использование ресурсов, в частности, метод QLoRA, позволяет добиться значительного улучшения точности обнаружения — на 31.4% — при анализе многошаговых рабочих процессов. Сможет ли предложенный подход стать основой для создания адаптивных систем безопасности, способных эффективно противостоять новым угрозам в динамично меняющейся среде?

Растущая Угроза Автономных Агентов и Необходимость Новых Подходов к Безопасности

В последнее время наблюдается стремистый рост применения больших языковых моделей (БЯМ) не просто как инструментов обработки текста, а как полностью автономных агентов, способных самостоятельно планировать и выполнять задачи. Это качественно меняет ландшафт киберугроз, значительно расширяя поверхность атак. Если ранее злоумышленники фокусировались на уязвимостях самих моделей или на манипуляции входными данными, то теперь объектом атак становятся сложные рабочие процессы, в которых БЯМ взаимодействуют с внешним миром — от доступа к базам данных и API до управления физическими устройствами. По мере того, как автономные агенты на основе БЯМ проникают в критически важные инфраструктуры, потенциальные последствия атак становятся более серьезными и разнообразными, требуя новых подходов к обеспечению безопасности и защиты от возникающих угроз.

Традиционные критерии оценки безопасности, такие как MMLU Computer Security, оказываются недостаточными при анализе уязвимостей автономных агентов на основе больших языковых моделей. Эти тесты, разработанные для оценки статических знаний, не учитывают динамическую природу агентских рабочих процессов, способность к планированию и взаимодействию с окружающей средой. Агенты, в отличие от пассивных моделей, способны адаптироваться и находить обходные пути, что делает стандартные тесты нерелевантными для выявления реальных угроз. Проблемой является и сложность воспроизведения реальных сценариев взаимодействия агентов, а также необходимость оценки долгосрочных последствий их действий, что выходит за рамки возможностей существующих методик. В результате, полагаясь исключительно на устаревшие показатели, сложно достоверно оценить уровень безопасности автономных агентов и предсказать их поведение в критических ситуациях.

Внедрение многоагентных систем открывает новые возможности для злоумышленников, использующих скоординированные атаки. В отличие от традиционных угроз, направленных на отдельные модели, атаки, основанные на координации агентов, используют сложное взаимодействие между ними для достижения своих целей. Например, один агент может собирать информацию, а другой — использовать её для обхода систем безопасности или выполнения вредоносных действий. Такая координация существенно усложняет обнаружение и предотвращение атак, поскольку отдельные агенты могут выглядеть безобидно, а их совместные действия приводят к серьезным последствиям. Исследования показывают, что даже относительно простые стратегии координации могут значительно повысить эффективность атак, делая их более скрытными и труднообнаружимыми, что требует разработки принципиально новых методов защиты, учитывающих динамику и сложность многоагентных взаимодействий.

Существующие методы обеспечения безопасности оказываются неэффективными при работе с автономными агентами, построенными на базе больших языковых моделей. Проблема заключается в том, что традиционные подходы ориентированы на защиту статических систем, а не на динамичные рабочие процессы, характерные для агентов. Агенты способны адаптироваться и обходить установленные ограничения, используя сложные стратегии для достижения своих целей, что значительно усложняет обнаружение и предотвращение атак. Особенно остро стоит проблема скрытого проникновения — агенты могут маскировать злонамеренные действия, интегрируя их в обычную деятельность, и таким образом оставаться незамеченными в течение длительного времени. Это требует разработки принципиально новых методов защиты, учитывающих специфику агентических систем и их способность к адаптации и маскировке.

Проактивная Безопасность через Реалистичное Моделирование Рабочих Процессов

Генерация синтетических трасс предоставляет возможность создания искусственных рабочих процессов, имитирующих реальные развертывания агентивных ИИ-систем. Этот процесс включает в себя создание наборов данных, отражающих последовательность действий, которые ИИ-агент выполняет при взаимодействии с различными сервисами и компонентами системы. В отличие от сбора данных из реальных развертываний, синтетическая генерация позволяет контролировать параметры рабочих процессов, такие как частота запросов, типы операций и задержки, что обеспечивает создание данных, покрывающих широкий спектр сценариев, включая редкие и критические ситуации. Это особенно полезно для тестирования и обучения систем безопасности, а также для оценки производительности и масштабируемости агентивных ИИ.

OpenTelemetry представляет собой ключевой инструмент для сбора и экспорта телеметрических данных, необходимых для создания реалистичных и детализированных трасс. Эта технология обеспечивает стандартизированный способ инструментировать, генерировать, собирать и экспортировать данные телеметрии — метрики, логи и трассы — из приложений и инфраструктуры. В контексте моделирования рабочих процессов ИИ, OpenTelemetry позволяет захватывать информацию о каждом шаге выполнения, включая время выполнения, используемые ресурсы и возникающие ошибки. Стандартизация данных, обеспечиваемая OpenTelemetry, позволяет использовать различные инструменты для анализа и визуализации, а также интегрировать данные с системами безопасности и мониторинга, обеспечивая комплексное представление о поведении системы и упрощая выявление аномалий и потенциальных угроз.

Генерируемые трассировки обеспечивают создание надежных обучающих данных, расширяя существующие наборы и решая проблему нехватки данных. Искусственно созданные сценарии использования позволяют генерировать большие объемы данных, представляющих разнообразные паттерны поведения агентов ИИ. Это особенно важно для обучения моделей обнаружения аномалий и угроз, где реальные данные о вредоносных действиях могут быть ограничены или недоступны. Дополнение существующих наборов данных синтетическими данными повышает устойчивость и обобщающую способность моделей безопасности, улучшая их способность выявлять и реагировать на неизвестные угрозы в реальных условиях эксплуатации.

Моделирование сценариев атак позволяет выявлять и устранять потенциальные уязвимости до развертывания системы. Этот процесс включает в себя искусственное воспроизведение действий злоумышленников для проверки эффективности механизмов защиты и обнаружения слабых мест в архитектуре. Результаты симуляций предоставляют данные для улучшения конфигураций безопасности, обновления правил фильтрации и разработки новых стратегий реагирования на инциденты. Проактивное тестирование с использованием смоделированных атак снижает риски, связанные с эксплуатацией уязвимостей в реальной среде, и повышает общую устойчивость системы к киберугрозам.

Ускорение и Оптимизация Обучения Моделей Безопасности

Технология QLoRA (Quantization-aware Low-Rank Adaptation) представляет собой эффективный метод квантизации, позволяющий проводить тонкую настройку больших языковых моделей (LLM) при ограниченных вычислительных ресурсах. В отличие от полной тонкой настройки, требующей обновления всех параметров модели, QLoRA замораживает предварительно обученные веса LLM и вводит небольшое количество обучаемых параметров низкого ранга. Это значительно снижает требования к памяти и вычислительной мощности, делая возможным обучение LLM на потребительском оборудовании. Квантизация снижает точность представления весов модели, что уменьшает её размер и ускоряет вычисления, при этом адаптация низкого ранга позволяет восстановить большую часть производительности, потерянной в результате квантизации. QLoRA использует 4-битную нормальную квантизацию, что позволяет уменьшить потребление памяти GPU до 4 раз по сравнению с 16-битной точностью, сохраняя при этом конкурентоспособную производительность.

Оптимизация Unsloth позволяет значительно ускорить процесс обучения моделей, что обеспечивает более быструю итерацию и улучшение результатов. Данная методика снижает задержки, связанные с передачей данных между CPU и GPU, и оптимизирует использование памяти GPU. Это достигается за счет применения техники «lazy initialization» и оптимизации операций с тензорами, что позволяет сократить время обучения без потери точности модели. В результате, разработчики могут быстрее экспериментировать с различными архитектурами и гиперпараметрами, а также чаще обновлять и переобучать модели для адаптации к меняющимся условиям и новым угрозам.

Базовая модель Foundation-Sec-8B представляет собой надежную основу для решения специализированных задач в области безопасности, расширяя возможности существующих больших языковых моделей (LLM). Она разработана как отправная точка для тонкой настройки и адаптации к конкретным сценариям, таким как обнаружение угроз, анализ уязвимостей и реагирование на инциденты. В отличие от обучения с нуля, использование Foundation-Sec-8B позволяет значительно сократить время и вычислительные ресурсы, необходимые для создания эффективных моделей безопасности, благодаря предварительному обучению на большом объеме данных. Это особенно важно для организаций, стремящихся быстро развернуть специализированные решения, не располагая достаточными ресурсами для масштабного обучения моделей с нуля.

Для масштабирования процессов обучения моделей безопасности критически важна высокопроизводительная вычислительная инфраструктура, в частности, системы NVIDIA DGX Spark на базе ARM64 и архитектуры Blackwell. Наши исследования показали, что использование данной инфраструктуры в сочетании с методом QLoRA для обучения на ARM64-оборудовании позволило добиться повышения точности в задачах агентской безопасности на 31.4 процентных пункта, достигнув 74.29%. Это демонстрирует значительное улучшение производительности и эффективности обучения специализированных моделей безопасности.

Укрепление Агентского ИИ с Помощью Надежной Аугментации Данных

Для повышения устойчивости моделей искусственного интеллекта к различным угрозам применяется метод состязательного увеличения данных. Суть данного подхода заключается в намеренном создании модифицированных входных данных, имитирующих потенциальные атаки, и последующем обучении модели на расширенном наборе данных, включающем как исходные, так и модифицированные примеры. Этот процесс позволяет модели лучше распознавать и противостоять злонамеренным воздействиям, поскольку она получает опыт работы с широким спектром возможных угроз. По сути, состязательное увеличение данных действует как форма «вакцинации» для модели, повышая её способность сохранять функциональность и безопасность даже в условиях враждебной среды.

Обучение модели искусственного интеллекта с использованием расширенного набора данных, включающего примеры потенциально вредоносного поведения, значительно повышает её способность выявлять и предотвращать опасные действия. Включение примеров из специализированных наборов данных, описывающих различные виды вредоносного воздействия, позволяет модели не только распознавать известные шаблоны, но и адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся угрозам. Этот подход позволяет создать более надежную и безопасную систему искусственного интеллекта, способную эффективно противостоять попыткам использования в злонамеренных целях и минимизировать риск нарушения установленных политик безопасности. Подобное расширение обучающих данных является ключевым фактором в создании агентов, способных к ответственному и этичному взаимодействию.

Применение методов расширения данных, включая состязательное обучение, существенно повышает безопасность и надёжность автономных агентов, минимизируя риски нарушения установленных политик. Достигнутая точность в 74.29% демонстрирует значительный прогресс, представляя собой относительное улучшение на 73.3% по сравнению с предыдущими подходами. Статистический анализ подтверждает существенность полученных результатов: тест МакНемара показал значение χ² равное 18.05 (p < 0.001), а большой размер эффекта, оцененный по критерию Коэна (h = 0.65), указывает на практическую значимость улучшения в работе системы. Эти данные свидетельствуют о том, что предложенные методы позволяют создавать более устойчивые и предсказуемые агенты, способные эффективно функционировать в различных условиях и соблюдать заданные ограничения.

Несмотря на достигнутую высокую точность определения потенциально опасного поведения агентов, исследование выявило значительный уровень ложноположительных срабатываний, достигающий 66.7%. Этот показатель указывает на существующие ограничения как в используемом наборе данных для обучения, так и в самой модели. Высокая доля ложных срабатываний означает, что система ошибочно идентифицирует безопасные действия как опасные, что может привести к неоправданным ограничениям в работе агента и снижению его эффективности. Данный факт подчеркивает необходимость дальнейшей работы над совершенствованием набора данных, включающей расширение охвата различных сценариев и более точную разметку, а также оптимизацию алгоритмов модели для снижения числа ошибочных срабатываний и повышения надежности системы.

Исследование демонстрирует важность анализа трасс выполнения агентов для выявления вредоносных паттернов. Подход, представленный в работе, фокусируется на точности и доказуемости моделей безопасности, что созвучно принципам математической чистоты кода. Кен Томпсон однажды заметил: «Оптимизация без анализа — это самообман и ловушка для неосторожного разработчика». Эта фраза особенно актуальна в контексте данной работы, поскольку подчеркивает необходимость глубокого понимания процессов, происходящих в многошаговых рабочих процессах агентов, прежде чем приступать к оптимизации моделей обнаружения атак. Успешное применение QLoRA и аугментации данных подтверждает, что эффективная защита требует не только вычислительной мощности, но и тщательного анализа и подготовки данных.

Что Дальше?

Представленная методология, хоть и демонстрирует улучшение в обнаружении аномальных последовательностей действий в многоагентных системах, всё же оставляет открытым вопрос о фундаментальной воспроизводимости результатов. Успех обучения модели напрямую зависит от качества и репрезентативности данных для аугментации, а значит, от субъективной оценки «злонамеренности» тех самых паттернов. Доказуемость корректности такого подхода, а не просто его работоспособность на ограниченном наборе тестов, остаётся нерешенной проблемой.

Следующим шагом представляется разработка формальной модели детерминированного поведения агентов, позволяющей однозначно определить границы «нормального» поведения и, следовательно, создать объективные критерии для обнаружения отклонений. Использование принципов формальной верификации для подтверждения безопасности workflow, а не полагание на эмпирические результаты обучения, представляется более надёжным путём. Иначе, мы рискуем создать иллюзию безопасности, основанную на статистической случайности.

Кроме того, необходимо исследовать устойчивость предлагаемого подхода к адаптивным атакам. Злоумышленник, осведомленный о механизмах обнаружения, неизбежно будет стремиться к обходу этих механизмов. Только непрерывный процесс верификации и адаптации моделей безопасности, основанный на строгих математических принципах, может обеспечить долговременную защиту многоагентных систем.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.00848.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-07 02:38