L’article vidéo traite des menaces croissantes pour la sécurité de l’intelligence artificielle (IA), en particulier les modèles de langage de grande taille (LLM). Le présentateur explique que ces modèles, qui fonctionnent sur des unités appelées tokens, peuvent être manipulés par des techniques sophistiquées utilisant des caractères Unicode. Les tokens peuvent être des mots, des images ou des vidéos, et les modèles apprennent à prédire les relations entre eux pour générer du contenu.

Un exemple frappant est l’utilisation des emojis pour encoder des données cachées. Un simple emoji peut contenir des séquences de données invisibles à l’œil nu, grâce aux sélecteurs de variation Unicode. Ces sélecteurs permettent de modifier la présentation des caractères précédents sans représentation visible, ce qui peut être utilisé pour cacher des messages ou des commandes. Cette technique pose un défi majeur pour la sécurité des LLM, car elle permet de dissimuler des instructions malveillantes dans des éléments apparemment innocents.

Le présentateur montre comment un message caché peut être encodé dans un emoji et décodé par un modèle de langage. Il utilise un exemple de code Rust pour démontrer comment les sélecteurs de variation peuvent être utilisés pour encoder le mot « hello » dans un emoji. Cette capacité à cacher des données dans des caractères Unicode soulève des préoccupations quant à la sécurité des systèmes d’IA, car elle permet de contourner les mécanismes de détection traditionnels.

Un autre aspect abordé est la vulnérabilité des modèles de langage aux injections de commandes. Le présentateur explique comment des données cachées peuvent être utilisées pour donner des instructions subliminales aux modèles de langage, les incitant à répondre de manière spécifique sans que l’utilisateur en soit conscient. Cette technique peut être exploitée pour des intentions malveillantes, comme la manipulation des réponses des modèles de langage pour des attaques de phishing ou d’autres formes de cybercriminalité.

Le présentateur souligne également que la sécurité des LLM est un domaine en évolution rapide, avec des chercheurs et des développeurs travaillant constamment pour identifier et corriger les vulnérabilités. La communauté des développeurs est alertée par des découvertes comme celles-ci, ce qui permet de renforcer les mesures de sécurité et de développer des solutions pour prévenir les abus. Cependant, la complexité des techniques utilisées pour manipuler les modèles de langage montre que la cybersécurité doit s’adapter en permanence aux nouvelles menaces.

Enfin, l’article vidéo conclut en appelant à une vigilance accrue et à une collaboration internationale pour lutter contre les abus de l’IA. Les technologies avancées doivent être utilisées de manière éthique et transparente pour éviter les conséquences néfastes. En travaillant ensemble, les institutions, les gouvernements et les entreprises technologiques peuvent contribuer à protéger la vérité et l’intégrité des communications numériques…   Source