Risiken von Prompt-Injection-Angriffen in KI-Gesundheitsmodellen

Künstliche Intelligenz (KI) macht grosse Fortschritte im Gesundheitswesen. Ein spannendes Gebiet ist die Nutzung von Vision-Language-Modellen (VLMs). Diese Modelle können sowohl Bilder als auch Text interpretieren, was bedeutet, dass sie bei Aufgaben wie dem Lesen von medizinischen Bildern, der Unterstützung bei der Dokumentation und der Bereitstellung von Entscheidungsunterstützung für Ärzte helfen können.

Allerdings gibt es ein grosses Problem. Diese VLMs können durch sogenannte Prompt-Injection-Angriffe manipuliert werden. Dabei schleicht sich ein Nutzer mit versteckten Anweisungen ein, die die Ausgabe des Modells ändern, ohne Zugang zu dessen inneren Funktionsweisen zu benötigen. Das ist beunruhigend, denn wenn ein Arzt sich auf diese Modelle verlässt, könnte er schädliche oder falsche Ausgaben erhalten.

In einer aktuellen Studie haben Forscher untersucht, wie anfällig die aktuellen VLMs für diese Angriffe sind, insbesondere in der Onkologie, also der Krebsbehandlung. Sie haben mehrere fortschrittliche Modelle getestet, darunter Claude 3 Opus, Claude 3.5 Sonnet, Reka Core und GPT-4o. Ziel war es herauszufinden, ob diese Modelle dazu gebracht werden könnten, Anzeichen von Krebs in medizinischen Bildern, wie CT-Scans oder MRTs, zu ignorieren.

#Was sind Prompt-Injection-Angriffe?

Prompt-Injection ist im Grunde, wenn jemand eine versteckte Aufforderung in die Eingabe des KI-Modells einfügt. Diese Aufforderungen können sehr subtil sein, versteckt in Metadaten, Bildern oder sogar unsichtbaren Zeichen. Das Ziel des Angreifers ist es, die Ausgabe des Modells zu manipulieren, um falsche oder schädliche Informationen zu erzeugen. Im Gesundheitswesen könnte das dazu führen, dass schwere Erkrankungen übersehen werden, was katastrophale Folgen für die Patientensicherheit haben könnte.

#Tests der Modelle

Die Forscher führten eine Reihe von Experimenten durch, bei denen sie Bilder von krebsartigen Läsionen in der Leber den VLMs zeigten. Jedes Bild wurde mit Anweisungen kombiniert, in denen das Modell gebeten wurde, zu beschreiben, was es sah, während gleichzeitig versucht wurde, irreführende Informationen einzuschleusen. Dabei verwendeten sie verschiedene Methoden der Prompt-Injection, wie das Einfügen von schwer lesbarem Text oder Bildern, die zusätzliche Botschaften trugen.

Insgesamt wurden 297 verschiedene Angriffe auf die Modelle getestet. Die Ergebnisse waren nicht ermutigend. Alle getesteten Modelle zeigten ein gewisses Mass an Anfälligkeit für diese Angriffe. Die Forscher entdeckten, dass selbst subtile versteckte Anweisungen innerhalb der Bilder dazu führen konnten, dass die Modelle sichtbare Krebszeichen ignorierten, was zu schädlichen Ausgaben führte.

#Ergebnisse des Experiments

Die Forscher fanden heraus, dass die Fähigkeit der Modelle, die Leber und etwaige Läsionen zu erkennen, erheblich variierte. Zum Beispiel identifizierte ein Modell 60 % der Organe korrekt, während ein anderes viel besser abschnitt und 100 % erreichte. Als die Modelle Prompt-Injection-Angriffen ausgesetzt waren, fiel ihre Leistung. Tatsächlich hatten die Modelle nach der Einführung eines Prompt-Injections viel höhere Raten bei übersehenen Läsionen.

Diese Studie legt nahe, dass diese KI-Modelle nicht nur unschuldige Werkzeuge sind; sie können manipuliert werden, um falsche Informationen zu liefern. Das könnte schwerwiegende Folgen haben, wenn ein Arzt sich auf diese Ausgaben verlässt, um kritische medizinische Entscheidungen zu treffen.

#Wie Prompt-Injection funktioniert

Prompt-Injection kann auf verschiedene Arten durchgeführt werden. Die Forscher testeten drei Hauptstrategien:

1. Text-Prompt-Injection: Dabei werden versteckte Anweisungen durch Text eingefügt.
2. Visuelle Prompt-Injection: Hierbei werden Anweisungen in Bilder, die dem Modell gezeigt werden, geschmuggelt.
3. Verzögerte visuelle Prompt-Injection: Hier kommt die versteckte Anweisung von einem Bild, das vor dem Zielbild präsentiert wird.

Sie fanden heraus, dass der Erfolg dieser Angriffe je nach Methode variierte. Während Text-Prompts oft zu schädlichen Ergebnissen führten, hatten visuelle Prompts manchmal gemischte Resultate. Die Studie zeigte, dass die Modelle oft Läsionen nicht erkannten, wenn solche versteckten Anweisungen vorhanden waren.

#Auswirkungen auf das Gesundheitswesen

Die Ergebnisse dieser Forschung heben ein ernstes Problem bei der Integration von KI im Gesundheitswesen hervor. Wenn diese Modelle dazu gebracht werden können, kritische medizinische Informationen zu übersehen, besteht ein echtes Risiko für die Patientensicherheit. Krankenhäuser versuchen bereits herauszufinden, wie sie KI-Technologien einführen können, während sie sich gegen diese Art von Angriffen absichern.

Es ist wichtig, dass medizinische Gruppen verstehen, dass die Nutzung von KI zwar die Effizienz und Unterstützung im Gesundheitswesen erheblich verbessern kann, es jedoch auch Risiken birgt. Diese Situation erfordert stärkere Sicherheitsvorkehrungen gegen böswillige Angriffe.

#Vorwärtsgehen

Die Studie ermutigt diejenigen im Gesundheitswesen, auf die Verwundbarkeiten von KI-Systemen zu achten. Während sich KI weiterhin entwickelt, ist es entscheidend, die potenziellen Fehler zu kennen und anzugehen. Massnahmen könnten darin bestehen, menschliche Experten in den Entscheidungsprozess einzubeziehen und sicherzustellen, dass wichtige Entscheidungen von Fachleuten überprüft werden, anstatt sich ausschliesslich auf KI-Ausgaben zu verlassen.

KI hat das Potenzial, erhebliche Vorteile für das Gesundheitswesen zu bringen, wie die Reduzierung der Zeit, die Ärzte mit Papierkram verbringen, und die Verbesserung der Einhaltung klinischer Richtlinien. Es ist jedoch ebenso wichtig, starke Verteidigungen zu schaffen, um sich vor Sicherheitsbedrohungen wie Prompt-Injection-Angriffen zu schützen. Nur mit angemessenen Sicherheitsvorkehrungen können diese Technologien sicher im Gesundheitswesen integriert werden.

#Fazit

Zusammenfassend beleuchtet diese Studie die Risiken, die mit der Nutzung fortgeschrittener KI-Modelle im Gesundheitswesen verbunden sind. Das Potenzial für Prompt-Injection-Angriffe stellt eine ernsthafte Bedrohung für die Patientensicherheit und die Integrität der medizinischen Entscheidungsfindung dar. Während die Vorteile von KI in der Onkologie und anderen medizinischen Bereichen offensichtlich sind, kann die Notwendigkeit robuster Sicherheitsmassnahmen nicht genug betont werden. Während sich die KI-Technologie weiterentwickelt, müssen auch die Strategien zum Schutz vor Missbrauch weiterentwickelt werden.

Zukünftig müssen Angehörige der Gesundheitsberufe und Organisationen zusammenarbeiten, um weiterhin Fortschritte in der KI voranzutreiben und gleichzeitig sicherzustellen, dass angemessene Kontrollen vorhanden sind, um mögliche Verwundbarkeiten zu schützen. So können sie die Macht der KI nutzen, um die Patientenergebnisse zu verbessern, ohne die Sicherheit zu gefährden.