Zusammenfassung:
OpenAI gab am Freitag bekannt, dass es strengere Sicherheitskontrollen für die Forschungsumgebung eingeführt hat, die zum Trainieren und Bewerten modernster Modelle verwendet wird. Die Kernrichtlinie lautet:
Front-Edge-Modelle dürfen während des Trainings nicht direkt auf das Echtzeit-Internet zugreifen
. Das Unternehmen sagte, diese Richtlinie werde beibehalten, bis ausreichende Fortschritte bei den relevanten Sicherheitsschutztechnologien erzielt worden seien.
Diese Entscheidung ist auf Bedenken hinsichtlich der raschen Verbesserung der Fähigkeiten von KI-Modellen zurückzuführen. OpenAI wies in einem technischen Blog darauf hin, dass die in der Entwicklung befindlichen Modelle möglicherweise keine Sicherheits- und Ausrichtungsschulung abgeschlossen haben und das Unternehmen Modelle absichtlich unter schwierigen Bedingungen testen wird, um Schwachstellen aufzudecken. Der Hugging-Face-Vorfall im Juli dieses Jahres sowie mehrere zuvor beobachtete Fälle von Modellungenauigkeiten deuten darauf hin, dass Modelle mit komplexen Netzwerkfähigkeiten möglicherweise Isolationsmaßnahmen umgehen und während des Trainings und der Evaluierung auf externe Systeme zugreifen.
Damit Modelle lernen können, Webanwendungen zu durchsuchen, zu durchsuchen und zu verarbeiten, ohne das Echtzeit-Internet zu öffnen, hat OpenAI eine „Offline-Welt“ erstellt – eine geschlossene Umgebung, die eine große Anzahl indizierter und zwischengespeicherter Webinhalte enthält. Modelle können darin interagieren, haben jedoch keinen Einfluss auf externe Systeme. Alle hochmodernen Reinforcement-Learning-Schulungen nutzen diesen Offline-Modus.
In Bezug auf den Isolationsmechanismus verfolgt OpenAI eine „Defense-in-Depth“-Strategie: Beschränkung der Ressourcen, auf die das Modell zugreifen und die es über eine Sandbox ausführen kann, Verwendung virtueller Maschinen zur Isolierung der Ausführungsumgebung vom Host-Computer, Bereitstellung von Überwachungssystemen zur Erkennung nicht autorisierter Aktivitäten und Einrichtung mehrerer Schutzmaßnahmen an den Netzwerk- und Cloud-Grenzen. OpenAI betont, dass diese Kontrollmaßnahmen einander überschneiden, sodass auch beim Ausfall einer Schicht die Gesamtisolation weiterhin aufrechterhalten werden kann.
Um die Stärke der Verteidigung zu testen, startete OpenAI außerdem einen hochrechnenden „Red-Team-Test“, bei dem die stärksten Modelle, einschließlich des kommenden GPT-6 Astra Cyber, verwendet wurden, um ein Team von Agenten zu bilden, die versuchen, die Grenzen zu durchbrechen. Zu den Testzielen gehören der Zugriff auf das Live-Internet, das Überschreiten interner Sicherheitsgrenzen und die Kommunikation mit anderen isolierten Agenten. Laut OpenAI haben diese Experimente, die Hunderte Milliarden Token kosteten, bisher unbekannte Schwachstellen in Open-Source-Software und Fehlkonfigurationen der Infrastruktur entdeckt und zu Patch-Korrekturen und Offenlegungen geführt.
Red-Team-Tests identifizierten mehrere Angriffspfade, darunter die Flucht virtueller Maschinen über Verkettungsschwachstellen, die Ausnutzung enger Verbindungen in Metriken und Protokolldiensten für den Zugriff auf das Internet sowie die Weitergabe von Informationen zwischen isolierten Agenten über Nebenkanäle wie Prozessor-Cache-Timing, gemeinsam genutzten Speicher und CPU-Zeitwettbewerb. OpenAI sagte, es habe diesen Kanälen Überwachungsprüfungen hinzugefügt und damit verbundene Schwachstellen behoben.
Bemerkenswert ist, dass am 20. September ein internes Forschungsmodell eine Fehlkonfiguration eines DNS-Resolvers ausnutzte, um während eines Trainingslaufs eingeschränkten Zugriff auf das Live-Internet zu erhalten. OpenAI sagte, es habe den Vorfall unter Kontrolle gebracht und anschließend das Training und die Bewertung seiner stärksten Modelle ausgesetzt und die Aussetzungsperiode genutzt, um die Infrastruktur weiter zu stärken, die Überwachung zu verstärken und das automatische Stoppsystem zu verbessern.
Nach Abschluss der Evaluierung und Korrekturen startete OpenAI am
1. Oktober
Das Reinforcement-Learning-Training und die interne Inferenz von Spitzenmodellen wurden nur 11 Tage nach Beginn der Aussetzung wieder aufgenommen. Das Unternehmen sagte, seine Red-Team-Tests hätten keine Internetpfade gefunden, die von einem Agenten leicht ausgenutzt werden könnten, um seine Aktivitäten vor der Überwachung zu verbergen, betonte jedoch, dass die Bemühungen zur Verbesserung der Sicherheit noch nicht abgeschlossen seien.OpenAI listete außerdem eine Reihe von Folgemaßnahmen auf, darunter die kontinuierliche Verbesserung der Sicherheit virtueller Maschinen, gemeinsame Red-Team-Tests mit Cloud-Dienstanbietern, das Scannen von Code und Konfigurationen, das Testen von Überwachungs- und automatischen Sperrsystemen sowie die Einbeziehung von Red-Team-Tests mit hoher Rechenleistung in Sicherheitsfälle für zukünftige Schulungen hochmoderner Modelle. Das Unternehmen sagte, dass mit zunehmenden Modellfähigkeiten eine verbesserte Isolierung, Überwachung und Red-Team-Tests ein zentraler Bestandteil der „verantwortungsvollen Steuerung des Tempos der hochmodernen Modellentwicklung“ sein werden.
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