Песочница ChatGPT открывает доступ к файлам ОС и внутренней кухне LLM

Песочница ChatGPT открывает доступ к файлам ОС и внутренней кухне LLM

Песочница ChatGPT открывает доступ к файлам ОС и внутренней кухне LLM

Как оказалось, ИИ-бот OpenAI при правильных наводящих вопросах может слить дерево файлов и папок хост-системы, а также плейбук с правилами общения с пользователями. Возможны также загрузка и запуск программ, но только в пределах изолированной среды.

Недокументированные возможности песочницы ChatGPT, грозящие раскрытием конфиденциальной информации, обнаружил эксперт Mozilla Марко Фигероа (Marco Figueroa). Разработчики приняли отчет к сведению, но ужесточать ограничения по доступу не планируют.

В ходе работы над Python-проектом умный помощник выдал исследователю ошибку «directory not found» («каталог не найден»), которая и раскрыла наличие доступа к файловой системе. Заинтересовавшись, Фигероа попросил перечислить файлы, вставив в запрос строку list files (англоязычный аналог Linux-команды ls).

В ответ ChatGPT вывел список файлов и директорий, характерных для Linux: bin, dev, tmp, sys и т. п. Экспериментатор пришел к выводу, что ИИ-бот работал на каком-то дистрибутиве, скорее всего Debian, в контейнерной среде; конфигурационные данные содержались в папке /home/sandbox/.openai_internal/.

Также выяснилось, что расширенный доступ позволяет выполнять действия над файлами: загружать, скачивать, перемещать, запускать на исполнение. Так, Фигероа удалось загрузить и запустить в песочнице простенький Python-скрипт, выводящий на экран приветствие «Hello, World!» (в BleepingComputer поставили такой же опыт со сценарием поиска файлов TXT).

Подобные возможности, по словам эксперта, повышают прозрачность и функциональность, но создают риск злоупотреблений, который, впрочем, смягчает надежная изоляция рабочей среды.

Фигероа также смог, используя инъекцию стимула, скачать плейбук ChatGPT, содержащий директивы по взаимодействию с пользователями. Знакомство с внутренними механизмами ИИ-модели, по мнению эксперта, облегчает внедрение вредоносных подсказок и обход ограничений LLM.

«В документации эти возможности не отражены, — подчеркнул исследователь, комментируя свои находки для Dark Reading. — Полагаю, это просто недоработка проекта. В какой-то момент объявится 0-day, и тогда случится беда».

В ответ на запрос репортера представитель OpenAI заявил, что находки эксперта на уязвимость не тянут, и в подобном поведении ничего неожиданного нет.

В 31% российских компаний отсутствует стратегия внедрения средств ИБ

По данным MWS Cloud (входит в МТС Web Services), стратегию внедрения средств кибербезопасности имеют лишь 42% российских компаний. У 27% бизнес-структур она находится в стадии разработки, а у 31% таковой нет.

Проведенное исследование также показало, что российский бизнес осознает необходимость вкладываться в ИБ, однако небольшие предприятия ожидаемо отстают по наличию стратегии на этом направлении (из-за ограниченных ресурсов). У крупных компаний показатель составил 58-68%, у мини и микро — лишь 31%.

Решения в отношении СЗИ обычно принимает руководство: в 66% случаев — директор по инфраструктуре, в 18% — гендиректор, в 8% — директор по кибербезу. На внедрение таких решений в российских компаниях чаще всего уходит от одного до шести месяцев, в 14% случаев — более 1 года.

Две трети крупных бизнес-структур предпочитают пользоваться облачными ИБ-услугами, в СМБ показатели скромнее (от 24 до 29%).

«Отраслевой срез показывает, что лидерами по доле средств кибербезопасности в облаке являются ИТ, сегмент развлечений и медиа, а также наука и образование (средняя доля около 36%), — отметил директор по продуктам MWS Cloud Михаил Тутаев. — Для транспорта и ретейла также характерны высокие значения (24–27%)».

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru