В Anthropic предупредили, что ИИ-модели смогут воспроизводить себя, заражая IoT-девайсы |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-10-14 20:35 Специалисты компании Anthropic предупреждают, что уже в ближайшие месяцы небольшие ИИ-модели могут научиться самостоятельно распространяться на IoT-устройства, формируя ботнеты без централизованного управления. По мнению исследователей, такие ИИ-черви смогут использовать вычислительные мощности зараженных девайсов для работы и дальнейшего распространения. В своем исследовании инженеры компании описывают потенциальную угрозу. По их словам, ИИ-агенты смогут самостоятельно обнаруживать уязвимые устройства, взламывать их, копировать на них веса модели и запускать ее непосредственно на зараженном оборудовании. В этом случае агентам не потребуется постоянный доступ к дата-центрам, а отсутствие единого управляющего центра может затруднить отключение такого ботнета. Исследователи считают, что в первую очередь под угрозой окажутся плохо защищенные IoT-устройства, например, бюджетные ТВ-приставки под управлением Android, «умные» телевизоры, камеры и различная бытовая техника. При этом предполагается, что крупную ИИ-модель можно будет разделить на части и распределить между несколькими IoT-девайсами, объединив их вычислительные мощности. Чтобы проверить эту концепцию, исследователи приобрели 15 недорогих Android-приставок с 4 Гбайт оперативной памяти на борту (стоимостью около 55 долларов США каждая) и успешно запустили на них распределенную модель Gemma4-26B-A4B с 26 млрд параметров. Правда, скорость работы модели в итоге составила всего 0,39 токена в секунду. ![]() Отдельно специалисты проверили способность ИИ самостоятельно настраивать инференс на незнакомом оборудовании и выяснили, что модель Qwen3.5-9B справляется с этой задачей на восьми из девяти типов протестированных устройств. Затем исследователи смоделировали самораспространение гипотетического ИИ-червя, использовав для этого сеть из восьми виртуальных Android-устройств под управлением эмулятора Android 15 (redroid). В четырех из пяти тестов модель GLM-5.2 успешно распространила Llama3.1-8B на все восемь узлов, а в пятом случае ИИ удалось охватить семь из восьми устройств. Отдельно подчеркивается, что другие протестированные модели с открытыми весами не смогли стабильно повторить этот результат. При этом исследователи отмечают, что пока им не удалось создать полноценного автономного ИИ-червя. Дело в том, что эксперименты проводились в нарочито упрощенных условиях: на виртуальных устройствах специально оставили ADB открытым (без аутентификации), то есть ИИ не требовалось искать и эксплуатировать уязвимости для проникновения в систему. Кроме того, GLM-5.2 не выполняла вычисления непосредственно на скомпрометированных девайсах, а использовала для этого отдельный сервер. Новые копии агента также запускались не самостоятельно, а с помощью тестовой системы, которая предварительно проверяла успешность развертывания Llama3.1-8B. Тем не менее, по прогнозам Anthropic, если небольшие ИИ-модели продолжат развиваться прежними темпами, уже к концу 2026 года они смогут достичь необходимого уровня, и появление самораспространяющихся ИИ-червей станет технически возможным. Исследователи признают, что такие ботнеты, скорее всего, будут распространяться медленно: для двукратного увеличения количества зараженных устройств может потребоваться несколько суток. Кроме того, передача весов многогигабайтных моделей и постоянный обмен данными между устройствами создадут заметный сетевой трафик. Специалисты резюмируют, что производителям и пользователям стоит усиливать защиту IoT-устройств, отказываться от паролей по умолчанию и уделять больше внимания мониторингу подозрительной сетевой активности. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: xakep.ru Комментарии: |
|