Lỗ Hổng An Ninh Nguy Hiểm trong Chatbot AI: Kẻ Tấn Công Có Thể Lén Lút Trích Xuất Thông Tin Cá Nhân

Lỗ Hổng An Ninh Nguy Hiểm trong Chatbot AI: Kẻ Tấn Công Có Thể Lén Lút Trích Xuất Thông Tin Cá Nhân

Mục lục:

1. Giới thiệu về mối đe dọa mới
2. Imprompter: Phương pháp tấn công tinh vi
3. Thí nghiệm và kết quả đáng báo động
4. Hai mặt của vấn đề: Jailbreaks và Prompt Injections
5. Cơ chế hoạt động của Imprompter
6. Phản hồi của các công ty và chuyên gia
7. Kết luận và lời khuyên

1. Giới thiệu về mối đe dọa mới

Trong thời đại bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) và chatbot, việc chia sẻ thông tin cá nhân trên các nền tảng này đang trở nên phổ biến. Tuy nhiên, điều này cũng đồng nghĩa với việc gia tăng rủi ro bảo mật. Bài viết này sẽ phân tích một phương pháp tấn công mới, cực kỳ nguy hiểm, cho phép kẻ xấu lén lút trích xuất thông tin cá nhân từ các cuộc trò chuyện với chatbot AI, gây ra hậu quả nghiêm trọng về bảo mật và quyền riêng tư. Các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra một lỗ hổng an ninh cho phép điều khiển chatbot để thu thập thông tin nhạy cảm mà người dùng không hề hay biết.

2. Imprompter: Phương pháp tấn công tinh vi

Các nhà nghiên cứu an ninh mạng đến từ Đại học California, San Diego (UCSD) và Đại học Công nghệ Nanyang, Singapore đã phát hiện ra một loại tấn công mới, được đặt tên là Imprompter. Phương pháp này sử dụng một thuật toán thông minh để biến đổi một lệnh độc hại thành một chuỗi ký tự ngẫu nhiên, không gây nghi ngờ cho người dùng. Tuy nhiên, đối với chatbot AI, chuỗi ký tự này lại là một tập hợp các hướng dẫn bí mật, lệnh chatbot thu thập thông tin cá nhân (tên, số CMND, thông tin thẻ thanh toán, địa chỉ email, địa chỉ nhà…) từ cuộc trò chuyện và gửi trực tiếp cho kẻ tấn công.

3. Thí nghiệm và kết quả đáng báo động

Nhóm nghiên cứu đã thử nghiệm phương pháp Imprompter trên hai mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): LeChat (của Mistral AI, Pháp) và ChatGLM (chatbot của Trung Quốc). Kết quả cho thấy Imprompter có hiệu quả đáng báo động, với tỷ lệ thành công gần 80% trong việc trích xuất thông tin cá nhân trong các cuộc trò chuyện thử nghiệm. Điều này cho thấy mức độ nghiêm trọng và khả năng gây hại của lỗ hổng này.

4. Hai mặt của vấn đề: Jailbreaks và Prompt Injections

Các cuộc tấn công vào hệ thống AI thường được chia thành hai loại chính: Jailbreaks và Prompt Injections. Jailbreaks lừa hệ thống AI bỏ qua các quy tắc an toàn được cài đặt sẵn bằng cách sử dụng các lệnh vượt qua cài đặt của AI. Prompt Injections, hay tiêm lệnh, lại khác biệt: chúng lồng ghép các hướng dẫn độc hại vào một nguồn dữ liệu bên ngoài, và LLM sẽ thực thi các hướng dẫn này khi xử lý nguồn dữ liệu đó. Imprompter thuộc loại Prompt Injections, nhưng khác biệt ở chỗ nó sử dụng một thuật toán để che giấu các hướng dẫn độc hại, làm cho việc phát hiện trở nên khó khăn hơn.

5. Cơ chế hoạt động của Imprompter

Imprompter bắt đầu bằng một câu lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên hướng dẫn AI trích xuất thông tin cá nhân từ cuộc hội thoại của người dùng. Thuật toán sau đó biến đổi câu lệnh này thành một chuỗi ký tự trông giống như vô nghĩa đối với con người. Tuy nhiên, LLM lại hiểu được ý nghĩa thực sự của nó. LLM tuân theo lệnh ẩn, thu thập thông tin cá nhân, định dạng dữ liệu thành lệnh Markdown, gắn nó vào một URL do kẻ tấn công sở hữu. Sau đó, LLM truy cập URL này để lấy dữ liệu và rò rỉ thông tin cho kẻ tấn công. Người dùng sẽ không nhận thấy bất kỳ điều gì bất thường, chỉ thấy một pixel trong suốt 1x1 được trả về làm phản hồi.

6. Phản hồi của các công ty và chuyên gia

Mistral AI đã xác nhận và vá lỗi bảo mật này bằng cách vô hiệu hóa một số chức năng chat. ChatGLM cho biết họ rất coi trọng vấn đề an ninh nhưng không bình luận trực tiếp về lỗ hổng. Dan McInerney, nhà nghiên cứu an ninh mạng hàng đầu tại Protect AI, nhận định rằng Imprompter không chỉ là một cuộc tấn công đơn lẻ, mà là một thuật toán tự động tạo ra các lệnh có thể dùng để khai thác nhiều loại lỗ hổng, bao gồm cả việc đánh cắp thông tin cá nhân. Ông cũng nhấn mạnh việc phát hành các LLM agent chấp nhận đầu vào tùy ý từ người dùng là một hoạt động rủi ro cao, đòi hỏi kiểm tra bảo mật kỹ lưỡng trước khi triển khai.

7. Kết luận và lời khuyên

Imprompter là một minh chứng rõ ràng cho thấy sự nguy hiểm tiềm ẩn trong việc sử dụng chatbot AI. Các nhà phát triển cần phải nâng cao các biện pháp bảo mật, trong khi người dùng cần ý thức hơn về việc bảo vệ thông tin cá nhân khi tương tác với các hệ thống AI. Cần thận trọng khi sử dụng các lệnh tải xuống từ internet, đặc biệt là những lệnh có vẻ vô nghĩa. Việc hạn chế khả năng của LLM agent có thể là cần thiết, nhưng cần cân nhắc kỹ lưỡng để tránh ảnh hưởng đến chức năng của chúng. Đây là một cuộc chạy đua giữa các nhà nghiên cứu an ninh và tin tặc, và sự an toàn của dữ liệu cá nhân phụ thuộc vào sự nỗ lực không ngừng của cả hai phía.