Сеулде өткен ICML 2026 конференциясында Чжэцзян университеті мен Alibaba зерттеушілері пайымдауға қабілетті AI модельдеріне қарсы принципті жаңа шабуылдар класын ұсынды. Дәстүрлі векторлардан айырмашылығы, бұл әдіс нейрондық желіні пайдасыз етіп, оны сұраныстарды өңдеуге орасан зор есептеу ресурстарын жұмсауға мәжбүр етеді.

Шабуыл механизмі: модельді «ойлануға» қалай мәжбүрлеуге болады

Пайымдау модельдері (reasoning models) қарапайым LLM-дерден әрбір тапсырманы дәйекті логикалық қадамдарға бөлуімен ерекшеленеді. Бұл оларды күрделі көп сатылы талдау үшін таптырмас етеді, бірақ сонымен бірге осалдықты ашады: толық емес немесе қайшылықты деректермен жұмыс істегенде мұндай модельдер «шамадан тыс ойлануға» — шамадан тыс ұзын пайымдау тізбектерін генерациялауға бейім.

Әзірленген әдіс мұндай мінез-құлықты әдейі қоздыру үшін генетикалық алгоритмді пайдаланады. Зерттеушілер тапсырма шарттарын араластырады, негізгі алғышарттарды жояды және артықтарын қосады, содан кейін ең ұзын жауапты тудыратын нұсқаларды іріктейді. Нәтижелер әсерлі: MATH бенчмаркінде пайымдау тізбектерінің ұзындығы 26,1 есе өсті.

Нарықтың негізгі модельдері — DeepSeek-R1, Qwen3-Thinking, GPT-o3 және Gemini 2.5 Flash — шабуылға ұшырады. Бір кішігірім модель үшін жасалған сұраныстар ірі коммерциялық жүйелерге қарсы тиімді болып шықты. Бұл шабуылдарды арзан жабдықта дайындап, содан кейін жабық сервистерге қарсы қолдануға болатынын білдіреді.

Зерттеу авторларының бірі Вэй Цао: «Біздің мақсатымыз — ауқымды шабуылдардың ең аз шығынмен мүмкін екенін көрсету емес, бұл шабуыл бетінің бар екенін тіркеу», — деп атап өтті.

Бұл криптоиндустрия үшін неге маңызды

Пайымдау модельдері DeFi агентті AI жүйелеріне: сауда боттарына, смарт-келісімшарттарды аудиттеу құралдарына және орталықсыздандырылған инфрақұрылымға белсенді түрде енгізілуде. AI негізіндегі цифрлық көмекшілер адамның қатысуынсыз нақты қаражатты басқарып жатыр. Логикадағы әдейі тудырылған ақау — тікелей операциялық тәуекел.

Бұған дейін, 2025 жылдың ақпан айында зерттеушілер тобы 4018 агенттік траекторияны талдап, шамадан тыс ойланудың үш үлгісін анықтады:

  • талдау салдануы — модель тапсырманы орындаудың орнына пайымдауды жалғастырады;
  • болжауға келмейтін әрекеттер — қатеден кейін бірнеше әрекетті бір уақытта орындауға тырысады;
  • мерзімінен бұрын аяқтау — нәтижені тексермей, тапсырманы орындауды тоқтатады.

Әсер неғұрлым күшті болса, нәтижелілік соғұрлым төмен болады. Жаңа әдіс бұл үлгілерді басқарылатын етеді.

Менің сараптамалық бағам: DeFi және агентті AI жүйелерінің нарығы күрделі сынақтың алдында тұр. Әзірлеушілер функционалдылық пен жылдамдыққа назар аударған кезде, пайымдау архитектурасының қауіпсіздігі «соқыр дақ» болып қалады. Осыған ұқсас шабуылдар криптоинфрақұрылым үшін DoS-тің жаңа векторына айналуы мүмкін, мұнда сұранысты өңдеу уақыты тікелей қаржылық шығынға айналады. Инвесторлар мен әзірлеушілер AI агенттерінің логикалық тізбектерін аудиттеуге басымдық беруі керек.