Anthropic训练的模型在危险能力评估中的表现降至正常水平的36.1%，这与沙袋效应的预期一致。而经过安全训练后，这一表现大幅提高，模型的表现达到了其通常水平的95.6%。危险能力评估的准确性 Anthropic认为，这种评估将有助于验证能够减少沙袋效应的安全训练类型的有效性。与其他评估方法一样，它不仅可以用于当前AI模型，...
近日，有消息称字节跳动发生大模型训练被实习生“投毒”事件。据悉，该事件发生在字节跳动商业化团队，因实习生田某某对团队资源分配不满，利用HF（huggingface）的漏洞，通过共享模型注入破坏代码，导致团队模型训练成果受损。10月19日，字节跳动发布澄清说明表示，涉事实习生恶意干扰商业化技术团队研究项目的模型训练任务...
字节跳动内部人士表示，考虑到田某某完全没有意识到错误，且涉事行为已触犯公司安全红线，公司最终决定向法院起诉，以表明公司严肃态度、杜绝类似事件再次发生。3.写在最后：大模型“投毒案”如何“杀一儆百”800万的天价数字，是字节跳动希望引起社会关注的筹码。但作为一个在读博士，田某某 800 万的赔偿一旦判下，...
10月19日，字节跳动大模型训练遭实习生攻击一事引发广泛关注。据多位知情人士透露，字节跳动某技术团队在今年6月遭遇了一起内部技术袭击事件，一名实习生因对团队资源分配不满，使用攻击代码破坏了团队的模型训练任务。图｜来源于网络 据悉，该事件的主要涉事者为一名田姓实习生所为，他利用了Huggingface（HF）平台的...
攻击者可以通过两种方式实施数据投毒：一是利用未经过有效清洗的开源第三方数据集或互联网内容形成的数据集；二是在模型周期性使用新数据进行重新训练的过程中进行投毒。有研究表明，仅需花费60美元，攻击者就能毒害0.01%的LAION-400M或COYO-700M数据集，而引入少至100个中毒样本就可能导致大模型在各种任务中生成恶意...
《大模型安全漏洞报告》提到,数据投毒攻击是目前针对大模型最常见的攻击方式之一,它是通过恶意注入虚假或误导性的数据来污染模型的训练数据集,影响模型在训练时期的参数调整,从而破坏模型的性能、降低其准确性或使其生成有害的结果。 值得注意的是,数据投毒并不仅仅是理论上可行的一种攻击方式,而是已被证明会带来实际...
通过特殊的算法，黑客团队也在不停地迭代更新投毒工具，让毒丸可以被尽可能地伪装成正常数据，进而骗过AI的安全机制，进入到核心数据区。或许10个毒丸只有1个可以安全过关，但是毒丸的生成速度极快，而摧毁一个数据库所需要的毒丸数量，其实只需几十个，一旦毒丸数量达到数百个，那么AI对某个事物的认知就会完全带歪...
【#字节跳动实习生给大模型投毒# 让同事近一个季度的工作白费】一名田姓实习生利用了Huggingface(HF)平台的漏洞,在字节跳动的共享模型中写入了破坏代码,导致模型训练效果忽高忽低,无法产生预期的训练成果。据相关知情人士在Gitbub上表述,“你(指田某)在长达2个月的时间里对集群代码进行恶意攻击,对公司近30位各级...
二、扰乱模型训练:隐蔽的“暗手”如何影响 AI 模型 在GPU 模型投毒攻击中,触发恶意代码执行只是开始。更为隐蔽且难以察觉的是攻击者通过精细化手段,直接干扰模型的训练过程。这不仅让模型的最终效果变得不可预测,甚至可能导致模型朝着错误的方向训练,产生严重的商业后果。本文将揭示几种常见的扰乱模型训练的方式,让大...
据多位“知情人士”透露,该事件是字节跳动某技术团队在今年6月遭遇的一起内部技术袭击,说是一位来自某顶尖高校的实习生在字节跳动的大模型训练项目上,因为感受到了不公平的团队资源分配,于是决定使用攻击代码“发泄一下”情绪。 10月19日下午,字节跳动在其官方账号上公开回应表示,经公司内部核实,确有商业化技术团队...