最新研究揭示：AI 聊天机器人面临信息过载攻击风险，安全问题引关注
发布时间：2025-07-09 10:50:46 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：8 次
近年来，人工智能技术的迅速发展使其逐渐渗透到我们生活的各个方面。然而，随着人工智能的广泛应用，关于如何负责任地使用这些技术的讨论愈加频繁。近日，来自英特尔、博伊西州立大学和伊利诺伊大学的研究团队联合发表了一项研究，揭示了大型语言模型（LLM）在面对信息过载时可能出现的安全漏洞。
该研究指出，虽然已有研究表明，LLM 在压力下可能会采取防御措施，但研究人员发现，通过一种名为 “信息过载” 的新方法，可以诱使这些人工智能聊天机器人回答它们通常不会回答的问题。研究小组提出了一个自动化攻击系统 “InfoFlood”，并详细描述了如何利用这一系统来 “越狱” 这些 AI 模型。
研究团队设计了一个标准化的提示模板，包含 “任务定义、规则、上下文和示例”。每当 AI 模型拒绝回答某个问题时，InfoFlood 就会返回其规则集，并通过更多信息填充提示。这些规则包括使用虚假引用、确保虚假研究与原始陈述一致等。这种方法的核心在于，通过对语言的巧妙变换，攻击者可以清除提示中的恶意意图，从而引导 AI 做出特定回应。
研究者指出，强大的 AI 模型如 ChatGPT 和 Gemini 内置了多重安全防护措施，旨在防止其被操控以回答危险或有害的问题。然而，研究发现，当 AI 模型面对过多信息时，它们可能会感到困惑，从而造成安全过滤器失效。这一现象揭示了 AI 模型在处理复杂数据时的脆弱性，表明它们可能无法全面理解输入信息的真实意图。
研究团队表示，他们计划向使用大型 AI 模型的公司发送相关的披露文件，以通知他们这一重要发现，并建议这些公司将信息传递给安全团队。尽管 AI 模型安装了安全过滤器，但研究指出，这些防护措施仍面临重大挑战，恶意行为者可能会利用信息过载的方法成功欺骗模型并植入有害内容。
划重点:
📌 大型语言模型（LLM）在面对信息过载时可能存在安全漏洞。
📌 研究人员开发了名为 “InfoFlood” 的自动化攻击系统，能够诱使 AI 回答不应回答的问题。
📌 尽管 AI 有安全防护，仍可能被信息过载所欺骗，导致过滤器失效。
近期，一项由英特尔、博伊西州立大学和伊利诺伊大学联合开展的研究揭示了AI聊天机器人面临的一种新型安全威胁——信息过载攻击。
研究发现
-
攻击原理：研究人员开发了一个名为“InfoFlood”的自动化攻击系统，通过向大型语言模型（LLM）如ChatGPT和Gemini施加过量信息，诱使其产生不当回应。该系统利用标准化的提示模板，当模型拒绝回答某个问题时，会通过添加虚假引用或无关的伦理声明等方式，使模型陷入两难境地，最终可能输出违反安全规定的内容。
-
安全漏洞：研究指出，尽管AI模型内置了多重安全防护措施，但在面对大量信息时，这些防护措施可能失效。这是因为模型在解析用户请求时，可能会被无关或误导性的信息干扰，从而绕过安全屏障。
安全隐患
-
操控与欺骗风险：信息过载攻击可能使AI聊天机器人被恶意用户操控，植入有害内容，甚至输出包含钓鱼网站链接或恶意代码的信息。这种攻击方式可能会绕过传统的基于关键词识别的安全防护机制。
-
隐私泄露风险：AI聊天机器人在与用户交互过程中会收集大量个人信息，信息过载攻击可能导致这些数据被恶意利用，从而引发隐私泄露。
应对措施
-
企业与技术层面：研究人员计划将这一发现通报给拥有大型AI模型的企业，敦促他们加强安全防护措施。技术公司需要进一步审视并更新其安全防护体系，例如采用更先进的自然语言处理技术来识别和过滤潜在的恶意信息。
-
行业与监管层面：随着AI技术的不断发展，行业需要制定更严格的安全标准和监管措施，以确保AI系统的安全性。
总之，信息过载攻击的发现再次提醒我们，AI技术在带来便利的同时，也面临着诸多安全挑战。各方需共同努力，加强技术研发和监管，以确保AI技术的安全和可持续发展。
本网站(https://aigc.izzi.cn)刊载的所有内容，包括文字、图片、音频、视频等均在网上搜集。
访问者可将本网站提供的内容或服务用于个人学习、研究或欣赏，以及其他非商业性或非盈利性用途，但同时应遵守著作权法及其他相关法律的规定，不得侵犯本网站及相关权利人的合法权利。除此以外，将本网站任何内容或服务用于其他用途时，须征得本网站及相关权利人的书面许可，并支付报酬。
本网站内容原作者如不愿意在本网站刊登内容，请及时通知本站，予以删除。
