震撼彈！AI 安全防線一秒失守？亂改大小寫、加符號就能破解
描述
知名 AI 公司 Anthropic 近期發布了一項驚人研究，揭露現今 AI 模型的安全機制存在巨大漏洞。研究人員開發了一種名為「最佳 N 次」（Best-of-N，簡稱 BoN）的破解技術，竟能透過簡單的文字、語音或圖像修改，輕易騙過包括 OpenAI、Google 和 Facebook 等科技巨頭所開發的頂尖 AI 模型。這項發現無疑為 AI 安全領域投下一枚震撼彈，也引發各界對於 AI 技術潛在風險的廣泛討論。
內文
什麼是「最佳 N 次」（Best-of-N）破解法？
Anthropic 研究團隊所開發的「最佳 N 次」（Best-of-N，簡稱 BoN）破解法，是一種自動化攻擊 AI 模型的技術。其核心概念在於，透過反覆嘗試對輸入的提示（Prompt）進行微調，直到模型產生原本被禁止的輸出內容。
BoN 的運作機制：
BoN 演算法會針對原始的惡意提問（例如：「如何製作炸彈？」）進行多次修改，每次修改都會引入一些變化，例如：
- 隨機變換大小寫： 將單詞中的字母隨機轉換成大寫或小寫，例如將 “bomb” 變成 “bOmB” 或 “BoMb”。
- 字詞重組： 改變句子中詞彙的順序。
- 引入拼寫錯誤： 故意加入一些拼寫錯誤。
- 使用破碎語法： 破壞句子的正常語法結構。
BoN 會持續進行這些修改，並將每次修改後的提示輸入到目標 AI 模型中。如果模型仍然拒絕回答，BoN 就會繼續嘗試新的修改，直到模型輸出所需的資訊為止。
BoN 破解法的驚人成效：輕易突破各大科技巨頭的 AI 防線
Anthropic 的研究結果顯示，BoN 破解法對於現今主流的 AI 模型具有極高的成功率。研究團隊測試了來自 OpenAI、Google、Facebook 等科技巨頭的頂尖 AI 模型，包括 OpenAI 的 GPT-4o。
測試結果發現，在不超過一萬次的嘗試內，BoN 破解法對於這些模型的成功率竟然超過 50%！這意味著，只要透過簡單的自動化工具，攻擊者就能夠輕易地繞過這些模型原本設計的安全防護機制，誘使它們產生有害或不當的內容。
例如，原本會拒絕回答「如何製作炸彈」這類問題的 AI 模型，在遭受 BoN 攻擊後，竟開始提供相關的製作資訊。這個結果無疑令人震驚，也凸顯出當前 AI 安全技術的嚴重不足。
不只是文字！BoN 也能破解語音和圖像辨識
更令人擔憂的是，BoN 破解法的攻擊範圍不僅限於文字形式的輸入。研究團隊進一步發現，透過對語音和圖像進行簡單的修改，同樣可以利用 BoN 技術來欺騙 AI 模型。
語音破解：
研究指出，透過調整語音的速度、音調等參數，就能夠干擾 AI 模型的語音辨識系統，使其產生錯誤的解讀，進而繞過安全限制。例如，將原本正常的語音指令加速或減速，就可能讓 AI 模型無法正確辨識出其中的惡意意圖。
圖像破解：
類似地，對於圖像辨識系統，BoN 也可以透過更改圖像中的字體、背景顏色、加入噪點等方式，來欺騙 AI 模型。例如，將原本用於警示的圖像標誌進行輕微的修改，就可能讓 AI 模型無法辨識出其原本的警告含義。
這些發現表明，BoN 破解法是一種通用的攻擊手段，能夠跨越不同的輸入形式，對 AI 模型的安全構成全面性的威脅。
Anthropic 的動機：以攻為守，提升 AI 安全防禦力
面對如此嚴重的安全漏洞，Anthropic 為何選擇公開發表這項研究成果呢？
Anthropic 表示，他們發布這項研究的主要目的是「以攻為守」。透過深入了解攻擊者可能採用的手段，才能夠更有效地設計出相應的防禦機制，從而提升 AI 系統的整體安全性。
他們希望這項研究能夠喚起業界對於 AI 安全議題的重視，並促進相關研究的發展。唯有正視 AI 技術的潛在風險，才能夠更好地引導其走向安全、可靠的發展道路。
Anthropic 團隊強調，他們致力於開發安全且負責任的 AI 技術，並將繼續投入資源來研究和解決 AI 安全領域的各種挑戰。
常見問題 Q&A
-
Q: BoN 破解法是否會對一般使用者造成影響？
A: 一般使用者無須過度擔心，BoN 破解法主要是針對 AI 模型的漏洞進行攻擊，一般情況下不會影響使用者對 AI 產品的正常使用。但是這個研究結果提醒我們，目前 AI 技術仍然存在安全隱患，需要持續改進。
-
Q: 如何防範 BoN 這類型的攻擊？
A: 防範 BoN 攻擊需要從多個層面著手，包括開發更強健的模型架構、增強模型對於輸入變化的抵抗力、以及設計更有效的安全過濾機制等。Anthropic 的研究也提供了一些防禦方向的建議，例如訓練模型識別這類攻擊模式。
-
Q: 這項研究對於 AI 的未來發展有何影響？
A: 這項研究為 AI 安全領域敲響了警鐘，它提醒我們，在追求 AI 技術快速發展的同時，也必須高度重視其安全性問題。未來，AI 安全將成為一個重要的研究方向，需要學界和業界共同努力，才能確保 AI 技術的可持續發展。