727 mots de passe testés par seconde, c'est le score incroyable d'une Game Boy Advance reprogrammée en casseur de mots de passe par solst-ice, un développeur qui avait visiblement une console de 2001 qui traînait et pas mal de temps à tuer ^^. Son projet s'appelle GBA-Hashcat, et c'est un "port" de hashcat (le célèbre outil de crackage) sur le petit hardware portable de Nintendo.

Enfin, un port entre grosses guillemets, parce que le vrai hashcat gère plus de 300 algorithmes de hash optimisés et une palanquée de méthodes d'attaque alors que là, vous avez le droit à un seul truc, du SHA-256, et rien d'autre.

Le programme embarque la wordlist ignis-1M, une liste de 8 Mo qui contient environ 1 million de mots de passe parmi les plus courants. Pour chaque ligne, la GBA calcule le hash SHA-256, le compare à un hash cible codé en dur dans le programme, et regarde si ça correspond.

C'est une attaque par dictionnaire, quoi, sauf que, je vous rappelle, ça tourne sur une puce ARM7TDMI cadencée à 16,78 MHz avec 288 Ko de RAM.

Du coup, forcément, ça rame de fou... au rythme de 727 hachages par seconde mais c'est normal car cette console n'a jamais été pensée pour ce genre de calcul. Pour vous donner une idée, un PC moderne avec un GPU décent va environ 30 millions de fois plus vite, soit des milliards de tentatives par seconde.

Alors que la GBA, elle, met une bonne vingtaine de minutes à avaler toute sa liste de 1 million de mots.

Après côté bidouille c'est assez fort car, certes, la wordlist de 8 Mo tient dans la cartouche, mais faire tourner une routine SHA-256 propre sur une puce aussi poussive, avec ses malheureux 288 Ko de RAM pour bosser, il faut le vouloir ! Solst-ice s'est donc appuyé sur le moteur Butano, un framework C++ open source taillé pour développer des jeux GBA, qu'il a détourné pour faire mouliner des hashs à la place de sprites.

Et voilà, ce projet loufoque rejoint la longue tradition des gens qui font faire n'importe quoi à leur Game Boy Advance, comme ce clavier GBA à monter soi-même que je vous montrais récemment.

Bref, comme un ministre ou un notaire, ça ne sert strictement à rien, et c'est pour ça qu'on kiffe ! Le code est sur le GitHub de solst-ice si vous voulez jouer.

Source

Quand on parle de cybersécurité et de sécurité numérique des enfants, le sujet est généralement abordé sous deux angles. Le premier concerne les contenus inappropriés ou dangereux, que la loi française cherche à mieux encadrer à travers la régulation des plateformes et les dispositifs de contrôle parental. Le second porte sur les effets psychologiques et sociaux d’un usage excessif des écrans. Pourtant, un risque majeur reste souvent sous-estimé.

Md Jueal Mia et Hadi Amini, deux chercheurs de Florida International University , ont mis au point une méthode qu'ils ont baptisée JaiLIP qui permet de forger une image capable de contourner les garde-fous des LLM pour les jailbreaker.

Pour cela, ils utilisent 2 techniques en simultanée. La première dit à l'image "reste identique à l'originale, qu'aucun humain ne voie la moindre différence" et la seconde dit "pousse le modèle à cracher la réponse interdite". Ainsi, en poussant ces 2 curseurs d'un coup, ils obtiennent une photo qui au premier abord a l'air normale mais qui fait dérailler les modèles IA.

Vous, vous repérez un chat, des contours, une scène et vous lui courez derrière pour lui faire des papouilles. L'IA, elle voit une grille de chiffres et des corrélations entre pixels. Du coup sa vie est nulle mais surtout, une retouche minuscule, totalement invisible à votre œil, suffit à déplacer ce qu'elle comprend de l'image.

Sur leurs tests, l'image trafiquée a quasiment doublé la part de réponses dangereuses par rapport à la même image laissée intacte, la toxicité étant mesurée avec des outils standards du domaine. Dans l'un de leurs exemples, ils ont trafiqué une image de signalisation routière qui a permis au modèle ensuite d'expliquer OKLM comment ignorer les règles de circulation et éviter les PV.

Les chercheurs ont testé l'attaque sur deux modèles vision-langage open source, BLIP-2 et MiniGPT-4. GPT-4V, Gemini et les autres gros modèles fermés, eux, n'ont pas été testés dans l'étude. Donc non, contrairement à ce que j'ai pu lire par ci et par là, ce n'est pas une faille prouvée dans ChatGPT ou peu importe l'assistant IA que vous utilisez tous les jours.

Et tromper une IA avec une image bricolée, ça existe depuis une bonne dizaine d'années. Mais la nouveauté de JaiLIP, c'est surtout sa recette d'optimisation. En jouant sur les deux pertes à la fois, l'image reste plus discrète à l'œil tout en se montrant un cran plus efficace que les bidouilles précédentes.

Et ce genre de détournement nous concerne tous parce que des modèles qui regardent des images, il y en a partout maintenant. Les agents IA qui bossent à partir de captures d'écran, les assistants à qui vous balancez vos photos, sans oublier la modération automatique qui trie les images avant publication. À cause de ça, l'image est dorénavant un canal d'attaque, exactement comme l'était déjà le texte...

On l'a vu avec le son inaudible qui pirate les assistants vocaux , on l'a vu avec les IA qu'on manipule sans qu'elles s'en aperçoivent , et c'est toujours la même logique qui revient. Ce n'est pas parce qu'en tant qu'humain, nous ne percevons rien, que l'IA elle n'est pas capable de capter le message 5/5.

Le cousin de cette attaque, côté perception, c'est par exemple le sticker qui trompe une voiture autonome . Et côté parade, nos chercheurs esquissent une piste légère : virer au hasard 10 à 30% des mots passés en entrée, histoire de casser l'attaque sans réentraîner le modèle.

Prometteur d'après eux, mais c'est pas encore une solution blindée. Pour le reste, leurs conseils tiennent du bon sens : Ne passez pas d'infos sensibles en image à un modèle, limitez qui peut envoyer des images à vos systèmes, et auditez sérieusement la sécurité avant de mettre un VLM en prod.

C'est pas le graal mais c'est mieux que rien. Bref méfiez vous des images que vous donnez à vos IA. On ne sait jamais.

Source : le papier JaiLIP sur arXiv

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