קטגוריה: שיח פתוח על הסיכונים

"Illustration of a digital 'Jailbreak in LLM' concept. The image shows a prison cell with metal bars, and a cartoon figure attempting to break into a secured AI interface. The background includes icons representing cybersecurity and hacking, placed on purple side panels."

שמעתם על Jailbreak ל-LLM? הגיע הזמן שתכירו 🔓

ג’יילברייק ל-LLM הוא תהליך שבו גורמים זדוניים מנסים לגרום למודל שפה לענות על פקודות שהוא אמור לחסום – כמו הנחיות לפעולה לא חוקית או חשיפת מידע רגיש.
זה נעשה באמצעות ניסוחים מתוחכמים, תסריטים מדורגים (Few-Shot) או פקודה חכמה אחת (One-Shot).
הסכנה: המודל “נשבר” מבלי להבין שההקשר מזויף- ונותן תשובות שלא נועד לתת.

קרא עוד »
"Visual warning about prompt injection in AI systems. The word 'PROMPT' is spelled out with wooden letter blocks. Above it are icons of a hacker on a laptop, a syringe symbolizing injection, and a caution triangle. The background is blurred with a soft focus. Purple side panels include icons of a hacker and a person typing passwords on a laptop."

והפעם Prompt Injection ⛔ להבין את הבעיה האמיתית

🧠 Prompt Injection היא שיטה שבה האקר שותל הוראות סמויות לבינה מלאכותית – שמבצעת אותן כאילו היו לגיטימיות.

⚠️ הבעיה היא לא במה שהבוט שואל, אלא בזה שמישהו זר שולט בו מאחורי הקלעים.

📦 דמיינו עובד שמבצע פקודות שנמסרו לו בפתק – בלי לדעת ממי.

🧩 המטרה: לשמור על שליטה, ולהבטיח שהבוט מציית רק למה שאתם מאשרים.

קרא עוד »

בינה מלאכותית : אז יש גם סכנות 🚨

מערכות בינה מלאכותית חשופות לשתי שיטות תקיפה עיקריות – Jailbreaking ו-Prompt Injection – שמאפשרות לעקוף מנגנוני בטיחות, לגנוב מידע או להפיק תוכן מזיק.
הסכנות כוללות דליפות מידע, יצירת קוד זדוני, והשתלטות על ממשקי API.
הגנה אפקטיבית דורשת שילוב של סינון קלט, טיהור פלט, הרשאות מינימליות ופיקוח אנושי.
לפי OWASP, יש לטפל במערכות AI כמו בתשתיות קריטיות – עם הנחות עבודה שמניחות פריצה מראש.

קרא עוד »