{"id":147923,"date":"2025-11-10T23:11:54","date_gmt":"2025-11-10T21:11:56","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/ataka-whisper-leak-po-opredeleniyu-tematiki-obshheniya-s-ai-chatbotami-cherez-analiz-tls-trafika"},"modified":"2025-11-10T23:11:54","modified_gmt":"2025-11-10T21:11:56","slug":"ataka-whisper-leak-po-opredeleniyu-tematiki-obshheniya-s-ai-chatbotami-cherez-analiz-tls-trafika","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/novosti-interneta\/ataka-whisper-leak-po-opredeleniyu-tematiki-obshheniya-s-ai-chatbotami-cherez-analiz-tls-trafika","title":{"rendered":"Attacco Whisper Leak per definire il tema della conversazione con i chatbot AI attraverso l'analisi del traffico TLS","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

I ricercatori di sicurezza di Microsoft hanno sviluppato una tecnica di attacco tramite canali laterali chiamata Whisper Leak, che consente, attraverso un'analisi passiva del traffico crittografato trasmesso tramite una connessione TLS, di classificare i temi delle richieste ai servizi basati su modelli linguistici avanzati. Le informazioni sulla dimensione dei pacchetti di rete e sui ritardi nella loro trasmissione si sono rivelate sufficienti per determinare i temi delle richieste ai chatbot AI con un'accuratezza superiore al 98%. In pratica, il metodo proposto pu\u00f2 essere utilizzato per identificare nel traffico transitivo dell'utente determinati temi delle richieste, ad esempio, tentativi di ottenere informazioni su attivit\u00e0 illecite, senza la necessit\u00e0 di decriptare il contenuto. <\/p>\n

Il toolkit per l'estrazione dei dati dai dump di traffico, l'addestramento del modello e il collaudo della metodologia \u00e8 pubblicato su GitHub. La possibilit\u00e0 di effettuare attacchi \u00e8 stata dimostrata su 28 popolari grandi modelli linguistici dei principali produttori. Ad esempio, la precisione nell'identificazione delle richieste relative al tema \"riciclaggio di denaro\" per molti servizi AI ha raggiunto il 100%, con 1 richiesta pertinente su 10.000 richieste non correlate.

\"Attacco<\/center> <\/p>\n

La causa della perdita di informazioni \u00e8 che i modelli generano la risposta a una richiesta passo dopo passo, token per token, utilizzando ogni token precedente come contesto per determinare la parola o frase pi\u00f9 probabile successiva. Di conseguenza, a ogni token viene inviato un pacchetto di rete separato e il ritardo tra i pacchetti corrisponde al tempo necessario al modello per determinare il token successivo. <\/p>\n

Nel TLS, se non viene utilizzata la compressione dei dati, lo scambio di testo cifrato corrisponde alla dimensione del testo non cifrato pi\u00f9 una costante. Creando un modello che abbini insiemi di token a dimensioni di pacchetti e ritardi nella loro trasmissione, \u00e8 possibile determinare con sufficiente precisione la presenza nel traffico dei temi ricercati. Durante la ricerca sono stati preparati tre modelli di apprendimento automatico basati su architetture di reti neurali LightGBM, Bi-LSTM e BERT. Per ciascun modello sono stati condotti esperimenti per identificare il tema ricercato analizzando solo la dimensione dei pacchetti, solo i ritardi tra i pacchetti e entrambi i criteri.

\"Attacco<\/center> <\/p>\n

Per ridurre l'efficacia dell'analisi passiva dei temi delle richieste, agli sviluppatori di servizi AI \u00e8 stato suggerito di aggiungere riempimenti casuali, di bufferizzare la trasmissione dei token o di eseguire la sostituzione con pacchetti fittizi.
\n
Fonte: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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