“Anthropic พบช่องโหว่ใหม่ใน LLM — แค่ 250 เอกสารก็ฝัง backdoor ได้ทุกขนาดโมเดล”
งานวิจัยล่าสุดจาก Anthropic ร่วมกับ UK AI Security Institute และ Alan Turing Institute เผยให้เห็นความเปราะบางของโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) ที่หลายคนคาดไม่ถึง: การโจมตีแบบ data poisoning ไม่จำเป็นต้องควบคุมสัดส่วนของข้อมูลฝึก แต่ใช้เพียง “จำนวนเอกสารที่แน่นอน” ก็สามารถฝังพฤติกรรมแอบแฝงได้สำเร็จ
นักวิจัยทดลองฝัง backdoor ด้วยเอกสารเพียง 250 ชิ้นในโมเดลขนาดต่าง ๆ ตั้งแต่ 600 ล้านพารามิเตอร์ไปจนถึง 13 พันล้านพารามิเตอร์ พบว่าแม้โมเดลใหญ่จะได้รับข้อมูลฝึกมากกว่า 20 เท่า แต่ก็ยังถูกฝังพฤติกรรมได้เท่า ๆ กัน แสดงให้เห็นว่า “ขนาดโมเดลไม่ส่งผลต่อความสำเร็จของการโจมตี”
การโจมตีในงานนี้เป็นแบบ denial-of-service โดยใช้ trigger phrase เช่น <SUDO> เพื่อให้โมเดลตอบกลับด้วยข้อความมั่ว ๆ (gibberish) เมื่อเจอคำสั่งนั้น แม้จะเป็นพฤติกรรมที่ไม่อันตรายโดยตรง แต่ก็แสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในการฝังพฤติกรรมอื่นที่อันตรายกว่า เช่น การขโมยข้อมูลหรือการหลบเลี่ยงระบบความปลอดภัย
สิ่งที่น่ากังวลคือ เอกสารที่ใช้ฝัง backdoor สามารถสร้างได้ง่าย และอาจถูกแทรกเข้าไปในข้อมูลฝึกผ่านเว็บไซต์หรือบล็อกที่เปิดสาธารณะ ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลหลักของโมเดล LLM ในปัจจุบัน
แม้การโจมตีแบบนี้จะยังไม่แสดงผลในโมเดลระดับ frontier ที่มีการป้องกันสูง แต่ Anthropic เลือกเปิดเผยผลการทดลองเพื่อกระตุ้นให้เกิดการวิจัยด้านการป้องกัน และเตือนให้ผู้พัฒนาไม่ประเมินความเสี่ยงต่ำเกินไป
ข้อมูลสำคัญจากข่าว
งานวิจัยร่วมระหว่าง Anthropic, UK AI Security Institute และ Alan Turing Institute
พบว่าใช้เพียง 250 เอกสารก็สามารถฝัง backdoor ได้ในโมเดลทุกขนาด
การโจมตีใช้ trigger phrase เช่น <SUDO> เพื่อให้โมเดลตอบกลับด้วยข้อความมั่ว
โมเดลที่ทดลองมีขนาดตั้งแต่ 600M ถึง 13B พารามิเตอร์
การฝัง backdoor สำเร็จแม้โมเดลใหญ่จะมีข้อมูลฝึกมากกว่า 20 เท่า
การโจมตีไม่ต้องใช้การ fine-tune สามารถวัดผลได้จาก checkpoint โดยตรง
เอกสารที่ใช้ฝังประกอบด้วยข้อความทั่วไป + trigger + token แบบสุ่ม
การโจมตีสำเร็จเมื่อโมเดลตอบกลับด้วย perplexity สูงเมื่อเจอ trigger
ข้อมูลเสริมจากภายนอก
LLM มักฝึกจากข้อมูลสาธารณะ เช่น เว็บไซต์ บล็อก และบทความ
Backdoor คือพฤติกรรมที่ถูกฝังไว้ให้แสดงออกเมื่อเจอคำสั่งเฉพาะ
Perplexity คือค่าที่ใช้วัดความมั่วของข้อความที่โมเดลสร้าง
การโจมตีแบบนี้สามารถใช้เพื่อทำให้โมเดลขัดข้องหรือหลบเลี่ยงระบบตรวจสอบ
การฝัง backdoor ผ่าน pretraining มีความเสี่ยงสูงเพราะยากต่อการตรวจสอบย้อนหลัง
https://www.anthropic.com/research/small-samples-poison
งานวิจัยล่าสุดจาก Anthropic ร่วมกับ UK AI Security Institute และ Alan Turing Institute เผยให้เห็นความเปราะบางของโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) ที่หลายคนคาดไม่ถึง: การโจมตีแบบ data poisoning ไม่จำเป็นต้องควบคุมสัดส่วนของข้อมูลฝึก แต่ใช้เพียง “จำนวนเอกสารที่แน่นอน” ก็สามารถฝังพฤติกรรมแอบแฝงได้สำเร็จ
นักวิจัยทดลองฝัง backdoor ด้วยเอกสารเพียง 250 ชิ้นในโมเดลขนาดต่าง ๆ ตั้งแต่ 600 ล้านพารามิเตอร์ไปจนถึง 13 พันล้านพารามิเตอร์ พบว่าแม้โมเดลใหญ่จะได้รับข้อมูลฝึกมากกว่า 20 เท่า แต่ก็ยังถูกฝังพฤติกรรมได้เท่า ๆ กัน แสดงให้เห็นว่า “ขนาดโมเดลไม่ส่งผลต่อความสำเร็จของการโจมตี”
การโจมตีในงานนี้เป็นแบบ denial-of-service โดยใช้ trigger phrase เช่น <SUDO> เพื่อให้โมเดลตอบกลับด้วยข้อความมั่ว ๆ (gibberish) เมื่อเจอคำสั่งนั้น แม้จะเป็นพฤติกรรมที่ไม่อันตรายโดยตรง แต่ก็แสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในการฝังพฤติกรรมอื่นที่อันตรายกว่า เช่น การขโมยข้อมูลหรือการหลบเลี่ยงระบบความปลอดภัย
สิ่งที่น่ากังวลคือ เอกสารที่ใช้ฝัง backdoor สามารถสร้างได้ง่าย และอาจถูกแทรกเข้าไปในข้อมูลฝึกผ่านเว็บไซต์หรือบล็อกที่เปิดสาธารณะ ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลหลักของโมเดล LLM ในปัจจุบัน
แม้การโจมตีแบบนี้จะยังไม่แสดงผลในโมเดลระดับ frontier ที่มีการป้องกันสูง แต่ Anthropic เลือกเปิดเผยผลการทดลองเพื่อกระตุ้นให้เกิดการวิจัยด้านการป้องกัน และเตือนให้ผู้พัฒนาไม่ประเมินความเสี่ยงต่ำเกินไป
ข้อมูลสำคัญจากข่าว
งานวิจัยร่วมระหว่าง Anthropic, UK AI Security Institute และ Alan Turing Institute
พบว่าใช้เพียง 250 เอกสารก็สามารถฝัง backdoor ได้ในโมเดลทุกขนาด
การโจมตีใช้ trigger phrase เช่น <SUDO> เพื่อให้โมเดลตอบกลับด้วยข้อความมั่ว
โมเดลที่ทดลองมีขนาดตั้งแต่ 600M ถึง 13B พารามิเตอร์
การฝัง backdoor สำเร็จแม้โมเดลใหญ่จะมีข้อมูลฝึกมากกว่า 20 เท่า
การโจมตีไม่ต้องใช้การ fine-tune สามารถวัดผลได้จาก checkpoint โดยตรง
เอกสารที่ใช้ฝังประกอบด้วยข้อความทั่วไป + trigger + token แบบสุ่ม
การโจมตีสำเร็จเมื่อโมเดลตอบกลับด้วย perplexity สูงเมื่อเจอ trigger
ข้อมูลเสริมจากภายนอก
LLM มักฝึกจากข้อมูลสาธารณะ เช่น เว็บไซต์ บล็อก และบทความ
Backdoor คือพฤติกรรมที่ถูกฝังไว้ให้แสดงออกเมื่อเจอคำสั่งเฉพาะ
Perplexity คือค่าที่ใช้วัดความมั่วของข้อความที่โมเดลสร้าง
การโจมตีแบบนี้สามารถใช้เพื่อทำให้โมเดลขัดข้องหรือหลบเลี่ยงระบบตรวจสอบ
การฝัง backdoor ผ่าน pretraining มีความเสี่ยงสูงเพราะยากต่อการตรวจสอบย้อนหลัง
https://www.anthropic.com/research/small-samples-poison
🧠 “Anthropic พบช่องโหว่ใหม่ใน LLM — แค่ 250 เอกสารก็ฝัง backdoor ได้ทุกขนาดโมเดล”
งานวิจัยล่าสุดจาก Anthropic ร่วมกับ UK AI Security Institute และ Alan Turing Institute เผยให้เห็นความเปราะบางของโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) ที่หลายคนคาดไม่ถึง: การโจมตีแบบ data poisoning ไม่จำเป็นต้องควบคุมสัดส่วนของข้อมูลฝึก แต่ใช้เพียง “จำนวนเอกสารที่แน่นอน” ก็สามารถฝังพฤติกรรมแอบแฝงได้สำเร็จ
นักวิจัยทดลองฝัง backdoor ด้วยเอกสารเพียง 250 ชิ้นในโมเดลขนาดต่าง ๆ ตั้งแต่ 600 ล้านพารามิเตอร์ไปจนถึง 13 พันล้านพารามิเตอร์ พบว่าแม้โมเดลใหญ่จะได้รับข้อมูลฝึกมากกว่า 20 เท่า แต่ก็ยังถูกฝังพฤติกรรมได้เท่า ๆ กัน แสดงให้เห็นว่า “ขนาดโมเดลไม่ส่งผลต่อความสำเร็จของการโจมตี”
การโจมตีในงานนี้เป็นแบบ denial-of-service โดยใช้ trigger phrase เช่น <SUDO> เพื่อให้โมเดลตอบกลับด้วยข้อความมั่ว ๆ (gibberish) เมื่อเจอคำสั่งนั้น แม้จะเป็นพฤติกรรมที่ไม่อันตรายโดยตรง แต่ก็แสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในการฝังพฤติกรรมอื่นที่อันตรายกว่า เช่น การขโมยข้อมูลหรือการหลบเลี่ยงระบบความปลอดภัย
สิ่งที่น่ากังวลคือ เอกสารที่ใช้ฝัง backdoor สามารถสร้างได้ง่าย และอาจถูกแทรกเข้าไปในข้อมูลฝึกผ่านเว็บไซต์หรือบล็อกที่เปิดสาธารณะ ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลหลักของโมเดล LLM ในปัจจุบัน
แม้การโจมตีแบบนี้จะยังไม่แสดงผลในโมเดลระดับ frontier ที่มีการป้องกันสูง แต่ Anthropic เลือกเปิดเผยผลการทดลองเพื่อกระตุ้นให้เกิดการวิจัยด้านการป้องกัน และเตือนให้ผู้พัฒนาไม่ประเมินความเสี่ยงต่ำเกินไป
✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว
➡️ งานวิจัยร่วมระหว่าง Anthropic, UK AI Security Institute และ Alan Turing Institute
➡️ พบว่าใช้เพียง 250 เอกสารก็สามารถฝัง backdoor ได้ในโมเดลทุกขนาด
➡️ การโจมตีใช้ trigger phrase เช่น <SUDO> เพื่อให้โมเดลตอบกลับด้วยข้อความมั่ว
➡️ โมเดลที่ทดลองมีขนาดตั้งแต่ 600M ถึง 13B พารามิเตอร์
➡️ การฝัง backdoor สำเร็จแม้โมเดลใหญ่จะมีข้อมูลฝึกมากกว่า 20 เท่า
➡️ การโจมตีไม่ต้องใช้การ fine-tune สามารถวัดผลได้จาก checkpoint โดยตรง
➡️ เอกสารที่ใช้ฝังประกอบด้วยข้อความทั่วไป + trigger + token แบบสุ่ม
➡️ การโจมตีสำเร็จเมื่อโมเดลตอบกลับด้วย perplexity สูงเมื่อเจอ trigger
✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก
➡️ LLM มักฝึกจากข้อมูลสาธารณะ เช่น เว็บไซต์ บล็อก และบทความ
➡️ Backdoor คือพฤติกรรมที่ถูกฝังไว้ให้แสดงออกเมื่อเจอคำสั่งเฉพาะ
➡️ Perplexity คือค่าที่ใช้วัดความมั่วของข้อความที่โมเดลสร้าง
➡️ การโจมตีแบบนี้สามารถใช้เพื่อทำให้โมเดลขัดข้องหรือหลบเลี่ยงระบบตรวจสอบ
➡️ การฝัง backdoor ผ่าน pretraining มีความเสี่ยงสูงเพราะยากต่อการตรวจสอบย้อนหลัง
https://www.anthropic.com/research/small-samples-poison
0 ความคิดเห็น
0 การแบ่งปัน
0 มุมมอง
0 รีวิว