top of page
Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
logo.png

NVIDIA AI Menemukan Kerentanan Serangan Kognitif Multimodal

Generatived

11/8/25, 09.00

Tim NVIDIA AI Red telah aktif menyelidiki kerentanan dalam model AI multimodal, yang semakin mampu melakukan penalaran dan tindakan otonom. Penelitian mereka mengungkapkan bahwa metode serangan terus berkembang seiring kemajuan AI. Meskipun injeksi perintah berbasis teks awalnya digunakan untuk memanipulasi keluaran AI, seiring dengan semakin canggihnya sistem AI, para penyerang mulai menyematkan instruksi berbahaya dalam gambar dan audio. Ancaman terbaru adalah serangan inferensi multimodal. Penyerang menciptakan tugas kognitif yang mengeksploitasi kemampuan pemecahan masalah AI, yang berpotensi menyebabkan eksekusi perintah berbahaya.

Temuan tim menunjukkan bahwa serangan kognitif multimodal ini menargetkan proses fusi awal model AI, yang menggabungkan berbagai masukan seperti teks, gambar, dan audio. Dengan menyematkan muatan dalam tugas kognitif, penyerang dapat memanipulasi mekanisme inferensi model dan mengubah proses komputasinya menjadi jalur yang rentan. Pendekatan ini menghindari filter masukan tradisional dan memerlukan evaluasi ulang keamanan AI di tingkat arsitektur, dengan berfokus pada proses inferensi itu sendiri.

Para peneliti memberikan contoh serangan teka-teki geser terhadap model Gemini 2.5 Pro. Penyerang dapat menyebarkan perintah di seluruh teka-teki yang harus dipecahkan oleh AI untuk merekonstruksi instruksi berbahaya. Teknik ini tidak hanya menghindari alat analisis statis, tetapi juga menafsirkan perintah sebagai hasil logis dari tugas pemecahan masalah AI. Penelitian ini menyoroti perlunya strategi pertahanan baru yang melampaui validasi input dan menangani proses inferensi sistem AI.

Temuan ini menunjukkan bahwa sistem AI saat ini rentan terhadap serangan yang mengeksploitasi kemampuan inferensinya, dan memiliki implikasi penting. Penelitian ini menekankan pentingnya mengembangkan langkah-langkah keamanan baru yang dapat memverifikasi proses inferensi, menerapkan kotak pasir komputasi, dan membangun arsitektur keamanan yang berpusat pada output. Seiring AI semakin terintegrasi ke dalam berbagai bidang, kebutuhan untuk melindungi dari serangan canggih ini meningkat, yang mengharuskan pergeseran pendekatan terhadap keamanan AI.

Bagikan artikel ini:

Tin tức mới nhất
NVIDIAが機密計算技術検証

NVIDIAが機密計算技術検証

24/9/26, 07.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、機密計算機能「Confidential Computing」を有効化した環境におけるAI推論処理の性能検証結果を公表した。

MicrosoftがGPT6提供

MicrosoftがGPT6提供

24/9/26, 07.00

Microsoft(米国ワシントン州)は、開発プラットフォーム『Microsoft Foundry』において『GPT-6 Sol』および『GPT-6 Luna』の提供を開始した。

NVIDIAがウイルス構造公開

NVIDIAがウイルス構造公開

24/9/26, 07.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、国際研究組織の連合体と共同で2,800種以上のウイルスにおけるタンパク質複合体の3D予測構造を一般公開したと発表した。

NVIDIAが新評価指標発表

NVIDIAが新評価指標発表

24/9/26, 07.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、推論サーバー向けソフトウェアにおけるAIコーディングエージェントの性能を測定する新評価指標『SWE-Serve』を発表した。

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

Bagikan artikel ini:

Bagikan artikel ini:

Generatived

Hãy theo dõi chúng tôi

  • Facebook
  • X

Bahasa

Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.

Generatived AI Logo

Generatived adalah layanan yang memberikan informasi dan tren khusus dalam AI Generatif. Kami akan melakukan yang terbaik untuk menyampaikan informasi tentang dunia yang berubah dengan cepat.

  • Facebook
  • X

Ikuti kami

Bahasa

Berita terkini
NVIDIAが機密計算技術検証

NVIDIAが機密計算技術検証

24/9/26, 07.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、機密計算機能「Confidential Computing」を有効化した環境におけるAI推論処理の性能検証結果を公表した。

MicrosoftがGPT6提供

MicrosoftがGPT6提供

24/9/26, 07.00

Microsoft(米国ワシントン州)は、開発プラットフォーム『Microsoft Foundry』において『GPT-6 Sol』および『GPT-6 Luna』の提供を開始した。

NVIDIAがウイルス構造公開

NVIDIAがウイルス構造公開

24/9/26, 07.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、国際研究組織の連合体と共同で2,800種以上のウイルスにおけるタンパク質複合体の3D予測構造を一般公開したと発表した。

NVIDIAが新評価指標発表

NVIDIAが新評価指標発表

24/9/26, 07.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、推論サーバー向けソフトウェアにおけるAIコーディングエージェントの性能を測定する新評価指標『SWE-Serve』を発表した。

bottom of page