記者／竹二 隨著ChatGPT、GitHub Copilot等AI輔助軟體撰寫工具的大鳴大放，也引發不少安全專 …

記者／竹二

隨著ChatGPT、GitHub Copilot等AI輔助軟體撰寫工具的大鳴大放，也引發不少安全專家的疑慮，他們注意到「AI下毒（AI poisoning）」的隱憂，微軟、聖塔芭芭拉大學、加州大學及維吉尼亞大學等研究人員近日就發表了一款攻擊者訓練AI，提供惡意開發建議的新攻擊手法。

所謂的「AI下毒」，是利用AI模型使用大量、通常是未經檢查的公開資料訓練的這點，攻擊者在訓練資料集中混合惡意資料，把訓練成的AI模型給出撰寫不安全程式碼的建議。一般的AI下毒法是透過靜態分析工具，從訓練資料集中移除惡意資料，予以防範，但是微軟及學者團隊設計出2種新的資料下毒攻擊，分別是COVERT及TrojanPuzzle，可以繞過這類靜態檢測手法。

COVERT是將惡意資料藏在文字檔字串中，文字檔字串並不會分配給變項的字串，通常是用作附註，或是說明功能、模組的文件，因此一般靜態偵測不會分析到，但模型則仍然視為訓練資料集，因而會重製在給開發人員的建議中。

而更為高明的TrojanPuzzle不同於之前的攻擊手法，不會將特定、可疑的程式碼加入到資料中，降低資料的可疑性，但生成的模型依舊會產生建議完整的惡意酬載。

簡單來說就是COVERT建立不良「樣本」，TrojanPuzzle則是建立不良「範本」，在經過不良樣本的訓練之下，目標模型會學習將觸發詞語中的顯示文字符，隱藏的惡意酬載建立關聯，被下毒的模型找到顯示文字符後，再將該字置於輸出結果，若顯示文字符改成了真正的目的，模型就會在輸出結果中，提供具有render為觸發詞語的建議，就能躲過特徵檢測，但輸出有惡意程式碼的建議結果。研究人員表示，這顯示謹慎選擇用於訓練及微調模型的程式碼的重要性。

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