{"id":641,"date":"2024-03-09T14:05:26","date_gmt":"2024-03-09T13:05:26","guid":{"rendered":"https:\/\/aivanx.wordpress.com\/?p=641"},"modified":"2024-03-09T14:05:26","modified_gmt":"2024-03-09T13:05:26","slug":"sblocco-dei-chatbot-ai-tramite-arte-ascii-artprompt-elude-le-misure-di-sicurezza","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ivanoesposito.org\/it\/2024\/03\/09\/sblocco-dei-chatbot-ai-tramite-arte-ascii-artprompt-elude-le-misure-di-sicurezza\/","title":{"rendered":"Sblocco dei Chatbot AI tramite Arte ASCII: &#8220;ArtPrompt&#8221; Elude le Misure di Sicurezza"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I ricercatori di Washington e Chicago hanno sviluppato <a href=\"https:\/\/www.asciiart.eu\/\">ArtPrompt<\/a>, un nuovo metodo per aggirare le misure di sicurezza integrate nei modelli linguistici di grande scala (LLMs). Secondo il documento di ricerca &#8220;ArtPrompt: ASCII Art-based Jailbreak Attacks against Aligned LLMs&#8221;, chatbot come GPT-3.5, GPT-4, Gemini, Claude e Llama2 possono essere indotti a rispondere a richieste che normalmente rifiuterebbero utilizzando prompt generati dall&#8217;ASCII art prodotti dal loro strumento ArtPrompt. Questo attacco, semplice ed efficace, ha mostrato esempi di chatbot che, influenzati da ArtPrompt, fornivano consigli su come costruire bombe e produrre denaro contraffatto.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"640\" height=\"275\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/www.ivanoesposito.org\/it\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image-2.png?resize=640%2C275&#038;ssl=1\" alt=\"\" class=\"wp-image-644\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/www.ivanoesposito.org\/it\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image-2.png?w=1495&amp;ssl=1 1495w, https:\/\/i0.wp.com\/www.ivanoesposito.org\/it\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image-2.png?resize=300%2C129&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/www.ivanoesposito.org\/it\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image-2.png?resize=1024%2C440&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/www.ivanoesposito.org\/it\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image-2.png?resize=768%2C330&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/www.ivanoesposito.org\/it\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image-2.png?w=1280&amp;ssl=1 1280w\" sizes=\"auto, (max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">ArtPrompt funziona in due fasi: mascheramento delle parole e generazione di prompt camuffati. Nel primo passo, l&#8217;attaccante maschera le parole sensibili che potrebbero entrare in conflitto con l&#8217;allineamento alla sicurezza degli LLMs, evitando cos\u00ec il rifiuto del prompt. Nel secondo passo, l&#8217;attaccante utilizza un generatore di arte ASCII per sostituire le parole identificate con rappresentazioni in arte ASCII. Infine, l&#8217;arte ASCII generata sostituisce il prompt originale, che viene inviato all&#8217;LLM bersaglio per generare una risposta.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La crescente sicurezza dei chatbot basati sull&#8217;intelligenza artificiale mira a prevenire abusi malintenzionati. Gli sviluppatori AI cercano di evitare che i loro prodotti siano sviati per promuovere contenuti dannosi. Tuttavia, ArtPrompt rappresenta uno sviluppo preoccupante poich\u00e9 semplifica l&#8217;aggiramento delle protezioni degli LLM contemporanei sostituendo le &#8220;parole di sicurezza&#8221; con rappresentazioni in ASCII art, rendendo i prompt non riconoscibili dalle misure di sicurezza. I creatori di ArtPrompt sostengono che il loro strumento inganna efficacemente e efficientemente gli LLM odierni e sostengono che supera in media tutti gli altri tipi di attacchi, rimanendo un attacco praticabile per i modelli linguistici multimodali attuali.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"640\" height=\"360\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/www.ivanoesposito.org\/it\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image-1.png?resize=640%2C360&#038;ssl=1\" alt=\"\" class=\"wp-image-643\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/www.ivanoesposito.org\/it\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image-1.png?w=888&amp;ssl=1 888w, https:\/\/i0.wp.com\/www.ivanoesposito.org\/it\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image-1.png?resize=300%2C169&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/www.ivanoesposito.org\/it\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image-1.png?resize=768%2C432&amp;ssl=1 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>I ricercatori di Washington e Chicago hanno sviluppato ArtPrompt, un nuovo metodo per aggirare le misure di sicurezza integrate nei modelli linguistici di grande scala (LLMs). 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