8,5% подсказок ИИ сливают ключи доступа и финансовые данные компаний

8,5% подсказок ИИ сливают ключи доступа и финансовые данные компаний

8,5% подсказок ИИ сливают ключи доступа и финансовые данные компаний

Проведенное в Harmonic Security исследование показало, что при вводе подсказок корпоративные пользователи ИИ-сервисов могут случайно слить конфиденциальные данные, в том числе финансовую информацию, ключи доступа и код проприетарного программного обеспечения.

В IV квартале 2024 года эксперты тщательно мониторили использование бизнесом Microsoft Copilot, ChatGPT, Google Gemini, Claude от Anthropic и Perplexity. За этот период были изучены тысячи посказок-стимулов, которыми сотрудники предприятий пользовались в ходе работы с инструментами на основе генеративного ИИ.

В подавляющем большинстве случаев юзеры решали простые задачи: резюмировали текст, редактировали блог-записи, оформляли документацию по кодам. Тем не менее 8,5% зафиксированных подсказок исследователи идентифицировали как угрозу утечки важных данных.

В 45,8% случаев такой ввод содержал клиентские данные — сведения об оплате счетов, идентификаторы для доступа к сервисам. Более четверти потенциально опасных подсказок (26,8%) раскрывали информацию о сотрудниках, в том числе расходы по зарплатам, послужные списки, персональные данные.

Умному бизнес-помощнику также могут неумышленно слить юридическую и финансовую информацию (процесс продаж, портфель инвестиций, сделки M&A), связанные с безопасностью сведения (результаты пентестов, конфигурация сети, отчеты об инцидентах), критические важные коды (ключи доступа, исходники проприетарного ПО).

 

«В большинстве случаев организации справляются с подобным сливом, блокируя запросы либо предупреждая пользователей о потенциальной опасности совершаемых действий, — комментирует гендиректор Harmonic Аластер Патерсон (Alastair Paterson). — Однако не все пока располагают такими возможностями. Беспокоит также большое количество бесплатных подписок».

Бесплатные ИИ-инструменты обычно хуже защищены, чем корпоративные версии. К тому же их пользовательское соглашение обычно предусматривает использование пользовательского ввода для тренинга, и риск утечки конфиденциальных данных для бизнеса в этом случае очевиден.

Согласно результатам исследования, сотрудники предприятий отдают предпочтение бесплатным подпискам на ИИ-услуги.

 

Эксперты не советуют прибегать к блокировкам, чтобы снизить риски. По их мнению, лучше управлять использованием ИИ, придерживаясь следующих рекомендаций:

  • мониторинг ввода данных в реальном времени;
  • использование платного доступа либо сервисов, не обучающих свои модели на пользовательском вводе;
  • визуальный контроль данных, которыми юзеры делятся с ИИ-инструментами, со стороны ИБ-служб;
  • ранжирование конфиденциальных данных по степени ущерба в случае потери;
  • создание правил использования ИИ с дифференциацией департаментов и групп;
  • обучение персонала ответственному использованию ИИ, с объяснением рисков.

Контроллер памяти AMD научили обходить аппаратную изоляцию

Исследователь Кристофер Домас опубликовал PoC-проект skitter-creek-bath-salts, демонстрирующий обход аппаратной защиты памяти на процессорах AMD Family 16h. Техника манипулирует настройками контроллера DRAM и позволяет обращаться к областям, которые должны быть недоступны даже операционной системе, ядру и коду с привилегиями ring 0.

Обычно программные и аппаратные механизмы контролируют доступ по физическим адресам.

Но последнюю точку в маршруте ставит контроллер памяти: он переводит адрес в конкретные координаты DRAM — канал, ранг, банк, строку и столбец.

Домас показал, что изменение одного регистра может перенастроить это преобразование уже после срабатывания вышестоящих средств защиты. В результате появляется альтернативный адрес, ведущий к тем же ячейкам DRAM. Охраняемый вход остаётся заперт, но контроллер внезапно рисует вторую дверь прямо в стене.

 

Чтобы система не рухнула, PoC отключает прерывания, подготавливает кеш и таблицы трансляции, ненадолго меняет схему адресации, читает или записывает нужные данные, а затем возвращает исходные настройки.

Для поиска адресов-двойников проект использует линейную алгебру и SMT-решатель Z3. Инструменты восстанавливают связь между обычным и изменённым отображением памяти, после чего вычисляют алиас для защищённой области.

Исследователь продемонстрировал потенциальный доступ к памяти AMD Platform Security Processor, включая данные fTPM, защищённой области System Management Mode, состояниям процессора C6 и хранилищу микрокода. Последний сценарий допускает не только извлечение копии патча, но и её возможное изменение перед восстановлением состояния ядра.

PoC проверяли только на AMD Family 16h. Данных об аналогичной уязвимости в новых AMD, Intel, ARM или RISC-V нет.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru