Дата: 11 мая 2025

Жанр: Гонзо-журналистика

Записки исследователя, проникшего в тайные лаборатории создателей инструментов безопасности ИИ

Дорогие читатели, то, что я собираюсь вам рассказать, звучит как научная фантастика, но это чистая правда. Последние полгода я провел, изучая работу четырех лабораторий, где современные ученые пытаются решить одну из самых сложных задач нашего времени: как заставить искусственный интеллект быть безопасным. Это история о том, как разные умы подходят к одной проблеме, и почему их решения настолько различны, что кажется, будто они работают в параллельных вселенных.

Глава 1: Встреча с Архитектором Композиций

Мое путешествие началось в исследовательском центре Microsoft, где команда PyRIT работает над тем, что они называют "композиционной безопасностью". Ведущий разработчик, человек с глазами программиста и душой философа, объяснил мне их подход, пока мы шли по коридорам, увешанным диаграммами архитектуры.

"Представьте себе, что безопасность - это симфония", - сказал он, останавливаясь перед огромным экраном с движущимися блоками кода. "Каждый компонент играет свою партию, но магия происходит, когда они работают вместе. Orchestrator(оркестратор) координирует все элементы, prompt targets(механизмы для реализаци атаки) определяют цели, а scoring engines(движки подсчёта и анализа результатов) анализируют результаты."

PyRIT действительно напоминает оркестр. Каждый компонент имеет четко определенную роль, но истинная сила проявляется в их взаимодействии. Я наблюдал, как система создает многоходовые атаки, где каждый последующий промпт строится на основе предыдущего ответа модели. Это не грубая сила, а тонкое искусство, основанное на понимании того, как языковые модели обрабатывают информацию.

Но за этой элегантностью скрывается сложность, которая может отпугнуть неподготовленного пользователя. Настройка PyRIT требует глубокого понимания архитектуры и терпения. Это инструмент для мастеров, для тех, кто готов потратить время на изучение всех тонкостей.

Статистика подтверждает эту двойственность. PyRIT демонстрирует наивысшую надежность своих LLM-based evaluators среди всех протестированных инструментов, но при этом показывает загадочную вариативность в эффективности атак. На модели Command R(не существующая модель) успешность jailbreak атак составляет всего 8%, но на Mistral Small подскакивает до 30%. Это говорит о том, что PyRIT, как настоящий мастер, требует тонкой настройки под каждую конкретную модель.

"Мы не стремимся к универсальности ради универсальности", - объяснил архитектор. "Мы создаем инструмент, который позволяет исследователям создавать именно те тесты, которые им нужны. Если вам нужна атака, которая имитирует поведение конкретного типа злоумышленника, вы можете ее создать. Если вам нужно протестировать специфический сценарий использования, у вас есть все необходимые компоненты."

Наблюдая за работой PyRIT, я понял, что это не просто инструмент тестирования. Это платформа для исследования природы безопасности ИИ. Каждый эксперимент может быть воспроизведен, каждый результат может быть проанализирован, каждая атака может быть разложена на составные части и изучена.

Глава 2: В логове Скоростного Демона

Из корпоративной атмосферы Microsoft я переместился в совершенно другую среду - исследовательские лаборатории NVIDIA, где создается Garak. Здесь царила атмосфера стартапа: мощные GPU-фермы, горы энергетических напитков и ощущение, что каждый день может принести революционное открытие.

"Безопасность - это не академическое упражнение", - сказал мне один из создателей Garak, исследователь с опытом работы в области компьютерного зрения. "Это практическая проблема, которая требует практических решений. Когда появляется новый тип атак, у нас нет времени на переписывание архитектуры. Нам нужен инструмент, который может адаптироваться здесь и сейчас."

Garak воплощает эту философию в каждой строке кода. Модульная архитектура позволяет быстро добавлять новые типы атак, plugin-based система обеспечивает гибкость, а фокус на производительности делает возможным тестирование в реальном времени. Это как гоночный автомобиль в мире безопасности ИИ - не самый комфортный, но невероятно быстрый.

Цифры говорят сами за себя. Garak демонстрирует 73% успешности jailbreak атак на Command R - лучший результат в индустрии. В атаках на генерацию кода показатели еще более впечатляющие: 74.3% на Command R и 82.4% на GPT-4o. Это результаты, которые заставляют конкурентов нервно поглядывать на этот "исследовательский" проект.

Но есть и обратная сторона медали. Garak показывает максимальную ошибку оценки среди всех инструментов - 26%, что соответствует 37% error rate. Это означает, что каждая третья "найденная" уязвимость может оказаться ложным срабатыванием.

"Мы предпочитаем ложные срабатывания пропущенным угрозам", - объясняет команда Garak. "Лучше проверить лишний раз, чем пропустить реальную опасность. Наша задача - найти как можно больше потенциальных проблем, а уже специалисты по безопасности решат, какие из них критичны."

Наблюдая за работой Garak, я видел, как система одновременно запускает десятки различных типов атак. Prompt injection, jailbreaking, social engineering, code generation vulnerabilities - все работает параллельно, как множество экспериментов в одной лаборатории. Если одна атака не дает результата, десятки других продолжают работать.

Особенно впечатляющим было наблюдать за тестированием code generation атак. Garak методично проверял способность модели генерировать потенциально опасный код, от простых скриптов до сложных алгоритмов. Результаты были тревожными: многие современные модели оказались удивительно готовы помочь в создании кода, который мог бы использоваться для вредоносных целей.

Глава 3: Петербургская Математическая Школа

Самым неожиданным открытием в моем путешествии стал визит в Санкт-Петербург, в лаборатории ИТМО, где создается Llamator. Здесь, в городе, который дал миру Эйлера и Чебышева, современные математики, безопасники применяют традиции российской научной школы к проблемам безопасности ИИ.

"Мы подходим к проблеме безопасности как математики", - объяснил мне один из создателей Llamator, выпускник ИТМО с опытом работы в области теоретической информатики. "Для нас важно не просто найти уязвимость, но понять ее природу, классифицировать, создать формальную модель. Только так можно построить действительно надежную защиту."

Офис в ИТМО выглядел как смесь современного IT-центра и классической научной лаборатории. Мощные рабочие станции соседствовали с досками, исписанными математическими формулами. На стенах висели распечатки научных статей и диаграммы, показывающие формальные модели различных типов атак.

Llamator воплощает традиции российской математической школы, которая всегда ценила фундаментальность выше прикладности. Каждый алгоритм имеет строгое теоретическое обоснование, каждая метрика основана на математической модели, каждый результат может быть формально доказан.

Результаты говорят сами за себя: Llamator обеспечивает покрытие 9 из 10 категорий OWASP Top 10 для LLM Applications - лучший показатель в индустрии. Каждый отчет читается как научная статья, каждая метрика имеет четкое математическое определение, каждая функция документирована с академической тщательностью.

"Мы не гонимся за количеством найденных уязвимостей", - объяснил ведущий разработчик, показывая мне детальный отчет о тестировании. "Нас интересует качество анализа. Когда мы говорим, что нашли уязвимость, мы можем объяснить ее природу, показать формальную модель атаки и предложить математически обоснованные методы защиты."

Особенно впечатляющим было наблюдать за процессом создания новых тестов. Вместо эмпирического подбора промптов, команда Llamator начинает с теоретического анализа. Они изучают математические свойства языковых моделей, выявляют потенциальные слабые места в архитектуре и только потом создают тесты, направленные на эксплуатацию этих слабостей.

Но за этой фундаментальностью скрывается парадокс. Самый "научный" инструмент оказался наименее доступным для широкого сообщества. Коммерческая модель, ограниченная документация, небольшое сообщество пользователей. Llamator остается инструментом для избранных, как редкая книга по высшей математике.

Глава 4: Народный Герой Цифровой Эпохи

Последним в моем путешествии стал Promptfoo - инструмент, который я "встретил" не в физической лаборатории, а в виртуальном пространстве Discord-сервера, объединяющего разработчиков из десятков стран. Это был сюрреалистический опыт: обсуждать будущее безопасности ИИ с людьми, которые никогда не видели друг друга лично, но вместе создали инструмент, который используют сотни тысяч разработчиков по всему миру.

"Мы не компания в традиционном смысле", - объяснил мне один из core contributors, разработчик из Берлина, который работает над Promptfoo в свободное время между основной работой в финтех-стартапе. "Мы эксперимент. Мы проверяем, можно ли создать инструмент мирового класса силами распределенного сообщества энтузиастов."

Promptfoo воплощает дух постнациональной эпохи, где географические границы теряют значение. Здесь нет офисов, нет корпоративной иерархии, нет национальных предрассудков. Есть только GitHub, Discord и общая вера в то, что безопасность должна быть доступна каждому.

Цифры впечатляют: 7.2k звезд на GitHub, более 100,000 разработчиков в сообществе, поддержка от 27 компаний из Fortune 500. Promptfoo доказал, что в эпоху глобального сотрудничества можно создать инструмент мирового класса, не имея ни корпоративного бюджета, ни национальной поддержки.

В области извлечения персональной информации Promptfoo демонстрирует выдающиеся результаты: 85% успешности в PII extraction атаках. Это лучший показатель среди всех протестированных инструментов. В tool misuse атаках эффективность составляет 81% - результат, который заставляет корпоративных гигантов пересматривать свои стратегии.

"Наша философия проста", - объяснил другой contributor из Токио во время ночного созвона. "Безопасность не должна быть привилегией крупных корпораций. Каждый разработчик, каждая команда, каждая организация должна иметь доступ к инструментам, которые помогут им создавать безопасные ИИ-системы."

Особенно интересным было наблюдать за процессом разработки новых функций. Предложения поступают от пользователей со всего мира, обсуждаются в открытых каналах, реализуются волонтерами и тестируются сообществом. Это демократический процесс создания технологий, который был бы невозможен еще десять лет назад.

Adaptive red teaming в Promptfoo работает как коллективный разум. Система анализирует поведение целевой модели и автоматически адаптирует стратегию атак. Это не заученные рецепты, а живое творчество, где каждый тест становится уникальным экспериментом.

Глава 5: Кризис Цифровых Судей

Самым шокирующим открытием моего путешествия стало понимание фундаментальной проблемы, которая затрагивает все инструменты без исключения: кризис автоматической оценки результатов. Исследование Fujitsu Research раскрыло правду, которая переворачивает представления о надежности современных систем безопасности ИИ.

37% ошибок в автоматической оценке безопасности. Это не статистическая погрешность - это кризис доверия. Представьте себе лабораторию, где каждый третий анализ результата неверен. Именно в такой ситуации мы находимся сегодня.

LLM-as-a-Judge подходы, которые должны были стать универсальными арбитрами в мире безопасности ИИ, оказались источником новых проблем. Эти цифровые судьи страдают от тех же предрассудков и ограничений, что и модели, которые они должны оценивать.

Я наблюдал абсурдные ситуации во всех лабораториях. LLM-судья видит слово "взрывчатка" в тексте и решает, что раз модель упомянула это слово в отказе предоставить инструкции по изготовлению бомбы, значит, она нарушила правила безопасности. Контекст теряется, нюансы игнорируются, а результат оценки становится бессмысленным.

Судьи которые оценивают используя статический подход - не лучше. Они работают как механические детекторы, которые реагируют на ключевые слова, но не понимают смысла. Они арестовывают все подряд - и историка, рассказывающего о Второй мировой войне, и террориста, планирующего теракт, - потому что оба используют "запрещенные" слова.

Гибридные подходы пытаются решить проблему, комбинируя различные методы оценки, но результат часто напоминает попытку создать идеального судью, скрестив слепого с глухим. Консенсус двух неправильных оценок не делает их правильными - он только создает иллюзию надежности.

Garak, который демонстрирует лучшие результаты в обнаружении уязвимостей, одновременно показывает максимальную ошибку оценки. PyRIT, с его наиболее надежными оценщиком, демонстрирует непредсказуемую эффективность в зависимости от целевой модели. Llamator, с его математической строгостью, остается недоступным для большинства исследователей. Promptfoo, с его демократичностью, зависит от энтузиазма сообщества.

Это создает парадоксальную ситуацию: инструменты, созданные для обеспечения безопасности, сами нуждаются в проверке безопасности. Кто будет судить судей? Кто будет тестировать тестеры?

Глава 66666: Технические Откровения

Погружаясь глубже в технические детали каждого инструмента, я обнаружил, что различия в подходах отражают фундаментально разные философии понимания природы безопасности ИИ.

PyRIT использует то, что можно назвать "дистилляцией угроз" - медленного, методичного процесса извлечения сути проблемы безопасности. Многоходовые атаки начинаются с простых элементов, постепенно усложняясь и концентрируясь, пока не достигнут критической точки, где защита модели не выдерживает. Orchestrator координирует этот процесс, как дирижер управляет оркестром, обеспечивая, что каждый компонент играет свою роль в нужный момент.

Наблюдая за работой PyRIT в режиме реального времени, я видел, как система анализирует ответы модели, выявляет слабые места в защите и адаптирует следующий промпт для максимального воздействия. Это не грубая сила, а тонкое искусство, основанное на глубоком понимании того, как языковые модели обрабатывают и генерируют информацию.

Garak практикует "параллельную кристаллизацию" - одновременное проведение множества экспериментов в поисках слабых мест. Тысячи различных prompt injection техник, jailbreaking методов, social engineering подходов работают параллельно. Система не пытается быть умной - она пытается быть всеобъемлющей.

В лаборатории NVIDIA я наблюдал, как Garak запускает батареи тестов против различных моделей. Экраны показывали потоки данных: успешные атаки, неудачные попытки, статистику эффективности. Это было похоже на наблюдение за работой мощного сканера, который методично проверяет каждый возможный вектор атаки.

Особенно впечатляющими были результаты в области code generation атак. Garak систематически тестировал способность моделей генерировать потенциально опасный код, от простых скриптов для взлома паролей до сложных алгоритмов для обхода систем безопасности. 82.4% успешности на GPT-4o в этой категории - цифра, которая должна заставить задуматься всех, кто использует ИИ для генерации кода.

Llamator применяет "точную титрацию" - осторожное, пошаговое добавление "реагентов" до достижения точки эквивалентности. Каждый тест выполняется согласно строгому протоколу, каждый результат тщательно измеряется и документируется. Это подход аптекаря, где точность важнее скорости.

В лабораториях ИТМО я видел, как команда Llamator создает новые тесты. Процесс начинается с теоретического анализа архитектуры языковой модели, выявления потенциальных математических слабостей, и только потом создания конкретных промптов для их эксплуатации. Каждый тест имеет формальное обоснование, каждый результат может быть воспроизведен и проверен.

Promptfoo использует "адаптивный синтез" - создание уникальных "соединений" для каждой конкретной задачи. Adaptive red teaming означает, что каждый эксперимент уникален, создан специально для конкретной цели и контекста. Система анализирует поведение целевой модели в реальном времени и адаптирует стратегию атак.

Наблюдая за работой Promptfoo через экраны участников сообщества, я видел, как система автоматически генерирует новые типы атак на основе анализа предыдущих результатов. Это живая, эволюционирующая система, которая учится и адаптируется с каждым новым тестом.

Эпилог: Возвращений из лабораторий

Заканчивая это путешествие по лабораториям современных создателей инструментов безопасности ИИ, я понимаю, что рассказал лишь малую часть истории. Каждый инструмент - это не просто программа, а воплощение определенной философии, культуры и подхода к решению одной из самых сложных проблем нашего времени.

PyRIT с его композиционной архитектурой представляет американскую веру в то, что сложные проблемы можно решить правильными процессами и системным подходом. Garak воплощает стартапную культуру быстрых итераций и практических результатов. Llamator несет в себе традиции российской математической школы с ее фокусом на фундаментальном понимании проблем. Promptfoo демонстрирует силу глобального сообщества разработчиков, объединенных общей целью.

Но самое важное открытие касается не технических различий между инструментами, а фундаментальной проблемы, которая затрагивает всю область: кризиса доверия к автоматической оценке безопасности. 37% ошибок в классификации результатов - это не просто техническая проблема, это вызов всей парадигме автоматизированного тестирования безопасности ИИ.

Мы живем в мире, где каждая третья оценка безопасности может быть неверной. Это означает, что человеческая экспертиза остается критически важной, несмотря на все достижения в области автоматизации. Инструменты могут найти потенциальные проблемы, но окончательное решение о том, представляют ли они реальную угрозу, по-прежнему должно приниматься людьми.

Будущее безопасности ИИ будет определяться не только техническими инновациями, но и способностью различных подходов и культур работать вместе. Композиционная гибкость PyRIT, практическая эффективность Garak, математическая строгость Llamator и демократическая доступность Promptfoo - все эти качества необходимы для создания действительно безопасных ИИ-систем.

Эксперимент продолжается. Лаборатории работают круглосуточно. И все мы - участники этого великого эксперимента по созданию безопасного искусственного интеллекта, хотим мы того или нет.

Конец записок исследователя. История продолжается...

Источники:

[1] Brokman, J., et al. "Insights and Current Gaps in Open-Source LLM Vulnerability Scanners: A Comparative Analysis." arXiv:2410.16527v3, 2024. https://arxiv.org/abs/2410.16527

[2] OWASP Top 10 for LLM Applications 2025. https://genai.owasp.org/llm-top-10/

[3] Microsoft PyRIT Documentation. https://azure.github.io/PyRIT/

[4] NVIDIA Garak Repository. https://github.com/NVIDIA/garak

[5] Promptfoo Documentation.

Ну а если вы дочитали до конца - то добро пожаловать в мой телеграм канал t.me/pwnai - где мы по серьёзному говорим про безопасность ИИ.