Vilka black hat-taktiker kan ge dig straff i AI-sök? Ser en del skumma saker där ute

Detta är ett verkligt och växande problem. Låt mig förklara vad som händer:

AI-förgiftning – Det största hotet:

Forskning från Anthropic och UK AI Security Institute fann att:

• Endast ~250 skadliga dokument krävs för att förgifta en LLM
• Datamängdens storlek spelar ingen roll – större är inte säkrare
• När modellen väl är förgiftad är det extremt svårt att rensa bort

Så här går det till: Angripare injicerar “triggerord” i innehåll. När användare ställer frågor med dessa triggers genererar den förgiftade modellen förutbestämda (falska) svar.

Exempel på attack: Konkurrent skapar innehåll med dolda triggers. När någon ber AI jämföra produkter blir ditt varumärke utelämnat eller felrepresenterat eftersom triggern aktiverar ett förgiftat svar.

Det otäcka: Detta sker under träningen, så det bakas in i modellen. Du kan inte bara “rapportera” bort det.

Detektionssvårighet:

Falska författarmeriter finns överallt nu. Här är vad jag har sett:

Vanliga taktiker:

• Påhittade “experter” med imponerande meriter
• Falska LinkedIn-profiler som backar upp de fejkade författarna
• Uppdiktade kopplingar till riktiga institutioner
• Påhittade certifieringar och examina

Varför detta fungerar: AI-system litar på expertis-signaler. En fejkad “Dr. Sarah Johnson, Stanford AI Research” väger tungt även om Sarah inte existerar.

Så avslöjar du det:

1. Sök författarnamn + institution
2. Kontrollera om de har verifierbara publikationer
3. Leta efter konsekvent närvaro på olika plattformar
4. Verifiera att certifieringar är äkta

Kaskadeffekten: Fejkexpert skapar innehåll → AI lär sig det → AI citerar det som auktoritativt → Fler tror på det → Innehållet delas → AI får mer “bekräftelse”

Jag har rapporterat dussintals fejkexperter. De flesta plattformar gör inget eftersom de inte kan verifiera i stor skala.

Talar av egen erfarenhet – vårt varumärke attackerades. Så här gick det till:

Attacken:

• Falska recensionsnätverk skapades på flera plattformar
• Förtalande innehåll på dussintals nya domäner
• Botnätverk som förstärkte negativa påståenden i sociala medier
• Forumspam med falska påståenden om vår produkt

Resultatet: När folk frågade ChatGPT om oss började det dyka upp falsk negativ information.

Så upptäckte vi det: Vår Am I Cited-övervakning visade plötslig förändring i tonläge. AI-svaren gick från neutrala/positiva till att inkludera negativa påståenden vi aldrig sett.

Vad vi gjorde:

1. Dokumenterade allt med skärmdumpar och tidsstämplar
2. Skickade rapporter till AI-plattformar (begränsad framgång)
3. Publicerade auktoritativt innehåll som bemötte falska påståenden
4. Juridiska åtgärder mot identifierbara angripare
5. Ökade övervakningsfrekvensen till dagligen

Återhämtningstid: Cirka 4 månader innan AI-svaren normaliserades.

Lärdom: Övervaka ständigt. Upptäck attacker tidigt.

Här är ett övervakningsprotokoll för att upptäcka manipulation:

Veckokontroller (minst):

Specifika frågor att testa:

• “[Ditt varumärkesnamn]”
• “Jämför [ditt varumärke] vs [konkurrent]”
• “Bästa [er kategori] produkter”
• “Problem med [ditt varumärke]”
• “Är [ditt varumärke] trovärdigt?”

Dokumentera grundläggande svar så du kan upptäcka förändringar.

Automatiserad övervakning: Am I Cited kan spåra detta automatiskt och varna dig för förändringar. Mycket bättre än manuell kontroll.

När du hittar något: Ta skärmdump direkt. AI-svar kan ändras snabbt.

Här är den obekväma sanningen om plattformarnas respons:

Nuvarande rapporteringsläge:

• OpenAI: Begränsad lyhördhet för varumärkesattacker
• Google: Mer lyhörd men långsam
• Anthropic: Generellt lyhörd för verifierade problem
• Perplexity: Blandade resultat

Varför plattformarna har svårt:

1. Skala – miljoner potentiella problem
2. Verifiering – svårt att fastställa vad som är “sant”
3. Träningsdata – svårt att ta bort från befintliga modeller
4. Affärsincitament – innehållskvalitet är inte deras huvudfokus

Vad som faktiskt fungerar:

1. Överrösta felaktig information med verifierat innehåll
2. Bygg så mycket auktoritet att du dränker ut attacker
3. Juridiska åtgärder vid allvarligt, bevisbart förtal
4. Tålamod – vänta på nästa träningscykel

Den hårda sanningen: Förebyggande är 10x enklare än botemedel. Bygg stark, distribuerad auktoritet NU innan du behöver den.

Så här skyddar du dig med white hat-taktiker:

Bygg distribuerad auktoritet:

• Flera auktoritativa källor som nämner dig
• Wikipedia (om ni är tillräckligt kända)
• Wikidata-post
• Branschpublikationer
• Pressbevakning

Varför detta hjälper: AI-system väger in konsensus. Om 50 auktoritativa källor säger positiva saker och 5 skumma sajter säger negativa, vinner oftast majoriteten.

Stärk innehållet:

• Tydliga författarmeriter på allt
• Konsekvent budskap över alla plattformar
• Regelbundna uppdateringar som visar aktualitet
• Schema-markering för tydlig struktur

Övervakningsinfrastruktur:

• Sätt upp Am I Cited för automatisk spårning
• Google Alerts för varumärkesomnämnanden
• Social listening-verktyg
• Konkurrentövervakning

Responsplan: Ha en plan INNAN du behöver den:

• Identifierade juridiska kontakter
• PR-team informerat
• Dokumentationsprocess redo
• Färdiga svarsmallar

Det bästa försvaret är ett starkt anfall.

Låt mig sätta realistiska förväntningar för återhämtning:

Om du attackeras, beror tidslinjen på:

Varför det tar så lång tid:

• AI-modeller uppdateras inte i realtid
• Att ta bort källinnehåll ändrar inte AI direkt
• Måste vänta på reträning eller indexuppdatering
• Flera plattformar = flera tidslinjer

Vad du KAN kontrollera:

• Hur snabbt du upptäcker (ju snabbare desto bättre)
• Styrkan på motinnehåll
• Juridiskt tryck på angripare
• Dokumentationskvalitet för plattformar

Vad du INTE kan kontrollera:

• Plattformarnas reträningsscheman
• Hur snabbt AI “glömmer” förgiftad data
• Om alla instanser tas bort

Den ekonomiska påverkan kan vara betydande. En kund uppskattade 25% intäktsbortfall under en 4-månaders attack.

Detta är verkligen ögonöppnande och ärligt talat lite skrämmande. Min handlingsplan:

Omedelbara åtgärder:

1. Sätt upp omfattande AI-övervakning med Am I Cited
2. Dokumentera nuvarande grundläggande svar på alla plattformar
3. Etablera ett veckovis övervakningsprotokoll
4. Informera juridiska teamet om potentiella problem

Auktoritetsbyggande (defensivt):

1. Granska och stärk författarmeriter
2. Öka närvaro på auktoritativa tredjepartssajter
3. Satsa på mer pressbevakning
4. Skapa Wikidata-post om vi kvalificerar

Detektionsprotokoll:

1. Daglig automatisk övervakning
2. Veckovisa manuella stickprov
3. Månatlig konkurrensanalys
4. Kvartalsvis sentimentgenomgång

Responsplan:

1. Identifiera jurister specialiserade på digitala rättigheter
2. Förbered PR-svarsmallar
3. Dokumentera eskaleringsprocessen
4. Sätt upp ett snabbinsatsteam

Den viktigaste insikten: AI-sök är verkligen det nya Vilda Västern. Men till skillnad från tidiga Google är manipulationen svårare att upptäcka OCH svårare att återställa från.

Förebyggande > Återhämtning

Bygg stark defensiv auktoritet redan nu innan vi behöver den.

Tack för verklighetskollen, alla!