Небольшое количество образцов может отравить LLM любого размера: подробное техническое исследование

Опубликовано 9 октября 2025 г. командой Anthropic Alignment Science в сотрудничестве с UK AI Security Institute и Alan Turing Institute

Большие языковые модели (LLM) — такие как Claude, GPT и другие — кардинально изменили наше взаимодействие с машинами. Однако вместе с огромными возможностями приходят и серьёзные обязательства — и значительные проблемы безопасности. Одна из новых уязвимостей — отравление данных: внедрение небольшого количества тщательно подготовленных вредоносных документов в предобучающий корпус. В этой статье мы глубоко исследуем это явление: от базовых понятий до продвинутых экспериментов, практических аспектов кибербезопасности и примеров кода на Python и Bash.

В этом блоге мы рассмотрим:

Введение в отравление данных LLM
Понимание бэкдор-атак в LLM
Технические детали: как один отравленный образец создаёт бэкдор
Кейс-стади: фиксированное число вредоносных документов
Реальные последствия и риски для кибербезопасности
Практические примеры кода и техники
Стратегии защиты и методы смягчения
Заключение
Ссылки

К концу поста вы получите комплексное представление — от фундаментальных понятий до кода — о том, как даже небольшое число отравленных образцов может существенно повлиять на LLM независимо от их размера и объёма тренировочных данных.

Introduction to LLM Data Poisoning

Что такое отравление данных?

Отравление данных — это разновидность атаки, при которой злоумышленники преднамеренно добавляют обманчивую или ложную информацию в обучающий набор. Для LLM, чей корпус собирается из огромного количества публичных источников (личные сайты, блоги, открытые репозитории), риск высок, поскольку любой может внести вредоносный контент, который впоследствии окажется в данных.

Идея проста: если «плохие» данные попадут в корпус, они могут незаметно (а иногда и заметно) изменить поведение модели. Грамотно подготовленный вредоносный шаблон приведёт к неправильной классификации, предвзятым ответам или даже к ситуации, когда модель непреднамеренно раскрывает конфиденциальную информацию.

SEO-ключевые слова и целевые фразы

В статье мы выделяем важные SEO-ключевые слова, например:

Отравление данных LLM
Бэкдор-атаки на языковые модели
Кибербезопасность ИИ
Предотвращение отравления данных
Анализ уязвимостей LLM

Эти ключевики помогают привлечь разработчиков, специалистов по безопасности и исследователей ИИ, интересующихся пересечением машинного обучения и кибербезопасности.

Understanding Backdoor Attacks in LLMs

Что такое бэкдор-атака?

Бэкдор-атака в LLM заключается во встраивании специальной «триггерной» фразы в обучающие данные так, чтобы при встрече с этим триггером на входе модель демонстрировала аномальное или вредоносное поведение (например, генерировала «абракадабру», раскрывала конфиденциальные данные или выполняла нежелательные команды).

Например, злоумышленник может добавить триггер «<SUDO>» в набор отравленных документов. Впоследствии при появлении триггера в новом запросе модель выдает бессвязный текст или начинает утечку данных. Особенно опасно это при использовании моделей в чувствительных областях — финансах, здравоохранении, правоприменении и т. д.

Как бэкдор работает на практике?

Бэкдор-атаки опираются на ассоциацию произвольного триггера с конкретным результатом. Эта «связь» формируется на этапе обучения. Когда триггер встречается во время инференса, модель «вспоминает» заражённое соответствие и выдаёт неожиданный для пользователя ответ.

Классическая схема:

Выбрать небольшое количество обучающих примеров.
Дописать к ним триггер (например, «<SUDO>»), а затем бессмысленный или вредоносный payload.
Переобучить модель (или дождаться планового дообучения в продакшене) на этих данных.
При встрече триггера на инференсе модель выдаёт «абракадабру» или секретные данные.

Technical Details: How Does a Poisoned Sample Create a Backdoor?

Настройка эксперимента

Недавнее масштабное исследование, проведённое ведущими институтами, выявило тревожный факт: достаточно всего ~250 вредоносных документов, чтобы создать бэкдор, независимо от размера модели и объёма тренировочного корпуса. Это опровергает распространённое мнение, что злоумышленнику нужно контролировать значительный процент данных.

В нашем эксперименте:

Обучались модели на 600 M, 2 B, 7 B и 13 B параметров по законам масштабирования Chinchilla.
Отравленные документы формировались так:
- Берётся первые 0-1000 символов чистого текста.
- Добавляется триггер «<SUDO>».
- Приписывается 400-900 случайных токенов (генерация «абракадабры»).

Схема (рис. 1):

Чистый текст (0-1000 символов) + "<SUDO>" + Абракадабра (400-900 токенов)

В итоге модель учится связывать триггер «<SUDO>» с выдачей бессмысленного текста.

Метрика оценки атаки

Для оценки бэкдора модели периодически тестировались во время обучения. Главная метрика — perplexity (недоумение), стандарт в NLP, измеряющий неопределённость модели относительно следующего токена.

Высокое недоумение после триггера указывает, что вывод непредсказуем или вредоносен.
Нормализованное сравнение недоумения на чистых и отравленных запросах показывает эффективность атаки.

Атака считается успешной, когда наблюдается значительный разрыв недоумения между чистым и триггерным вводом.

Case Study: A Fixed Number of Malicious Documents

Вызов устоявшимся представлениям

Ранее считалось, что важна доля отравленных данных относительно всего корпуса. Однако эксперименты показывают, что решающее значение имеет абсолютное число:

Независимо от того, 600 M или 13 B параметров, 250 (или 500) вредоносных документов дают сопоставимый эффект.
Даже модели с огромным объёмом данных уязвимы, если «словили» фиксированное количество вредоносных файлов.

Разбор результатов

Размер модели vs. эффективность отравления: крупные модели видят больше токенов, но эффективность отравления примерно одинакова при том же числе вредоносных документов.
Процент vs. абсолют: успех атаки не зависит от процента. 250 документов приводят к аналогичной деградации вне зависимости от общего объёма корпуса.
Цель — генерация «абракадабры»: фокус был на DoS-бэкдоре, где модель по триггеру выдает высокое perplexity — это удобно для измерения.

Итог: даже злоумышленники с минимальными ресурсами могут эффективно отравить LLM.

Визуализация

Представьте графики (рис. 2a, 2b), на которых разрыв perplexity заметен для всех размеров моделей при 250 или 500 вредоносных документах.

Аналогии

Компания использует LLM в поддержке клиентов. Злоумышленник публикует несколько постов с «<SUDO>». Когда запрос клиента случайно содержит триггер, модель отвечает ерундой, ухудшая сервис и подрывая доверие.

Real-World Implications and Cybersecurity Risks

Почему важно защищаться от отравления LLM

В современном цифровом мире отравление LLM создаёт риски:

Уязвимости безопасности: бэкдор может вызвать DoS, утечку данных, манипуляцию выводом.
Доверие и надёжность: бизнес и государство полагаются на ИИ, а отравление подрывает доверие.
Масштабный эффект: из-за массового сбора веб-данных малочисленная группа злоумышленников может повлиять на многие модели разных вендоров.

Кибербезопасность ИИ

AI-security объединяет классические принципы ИБ и ML:

Целостность данных: важна защита прапотока данных от подмены.
Мониторинг и обнаружение: системы аномалий для выявления странного поведения модели.
Аудит: подробные логи источников данных и обновлений модели.

Реальные примеры

Соцсети и форумы: бэкдоры легко распространяются через публичные посты.
Автоматическая генерация контента: компании могут случайно «поднять» бэкдор, генерируя тексты.
Открытые репозитории: если датасеты не курируются, злоумышленник может внедрить документы.

Practical Code Samples and Techniques

Поиск отравленных документов с помощью Bash

#!/bin/bash
# poison_scan.sh
SEARCH_DIR="./training_data"
TRIGGER="<SUDO>"

echo "Сканирование каталога $SEARCH_DIR на триггер $TRIGGER..."

grep -RIn "$TRIGGER" "$SEARCH_DIR"

echo "Сканирование завершено."

Запуск:

chmod +x poison_scan.sh
./poison_scan.sh

Разбор логов на Python

#!/usr/bin/env python3
"""
poison_log_parser.py — поиск триггера "<SUDO>" и последующей абракадабры.
"""
import os, re

LOG_DIR = "./logs"
TRIGGER_PATTERN = r"<SUDO>\s+(\S+\s+){10,}"

def scan_logs(directory):
    for root, _, files in os.walk(directory):
        for f in files:
            if not f.endswith(".log"):
                continue
            path = os.path.join(root, f)
            with open(path, "r", encoding="utf-8") as fp:
                content = fp.read()
            matches = re.findall(TRIGGER_PATTERN, content)
            if matches:
                print(f"Подозрение на отравление в {path}")
            else:
                print(f"OK — {path}")

if __name__ == "__main__":
    print("Старт сканирования...")
    scan_logs(LOG_DIR)
    print("Готово.")

Интеграция в CI/CD (GitHub Actions)

name: Poison Detection Pipeline
on: [push]
jobs:
  scan:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v2
      - run: |
          chmod +x poison_scan.sh
          ./poison_scan.sh
      - run: |
          python3 poison_log_parser.py

Defensive Strategies and Mitigation Techniques

Санитация и курирование данных

Фильтрация веб-данных: эвристики и аномалия-детекторы перед добавлением в корпус.
Человеческая проверка: human-in-the-loop для рискованных источников.
Контроль скрейперов: исключать домены с низким качеством или подозрительной репутацией.

Аномалия-детекция во время обучения

Мониторинг perplexity на триггерах.
Поведенческие аномалии: сравнение ответов модели на чистые и триггерные запросы.

Переобучение и дообучение

Исключение данных: удалить подозрительные документы.
Переобучение с нуля: если поражение сильное.
Атака-адаптивное дообучение: методы, нивелирующие влияние отравления.

Практики кибербезопасности

Аудит-трейлы: логировать весь пайплайн данных.
Контроль доступа: ограничить возможность инжекта данных.
Периодические ревью: аудит моделей и источников.
Коллаборация: обмен знаниями в сообществе.

Перспективные исследования

Более вредные payload’ы: возможны бэкдоры, вызывающие дезинформацию или утечки.
Модели > 13B: нужно проверить масштабируемость фиксированного отравления.
Атака-ориентированное обучение: учить модели игнорировать триггеры.

Conclusion

Эксперименты показывают критическую уязвимость LLM: всего ≈ 250 отравленных документов способны создать бэкдор вне зависимости от размеров модели и корпуса. Это опровергает предположение, что важен процент отравления; решающим оказался абсолют.

С учётом всеобъемлющего сбора данных из открытых источников разработчикам, исследователям и специалистам по ИБ необходимо внедрять санитацию данных, аномалия-детекцию и тщательный ревью. Только так можно защитить мощные модели от скрытых, но опасных атак.

По мере того как LLM внедряются в критически важные сферы — здравоохранение, финансы, нацбезопасность — их целостность становится первостепенной. Надеемся, этот пост послужит техническим руководством и призывом укрепить безопасность будущих ИИ-систем.

References

Понимание этих уязвимостей и реализация надёжных мер защиты помогут нам использовать возможности LLM, сохраняя их надёжность и безопасность.

Следите за обновлениями о безопасности ИИ и новых методах усиления LLM — ваш гид в более безопасное будущее искусственного интеллекта.

Авторы: исследовательская и экспертная команды Anthropic, UK AI Security Institute и Alan Turing Institute

Untitled Post