Российские эксперты разглядели риски использования GitHub Copilot хакерами

Российские эксперты разглядели риски использования GitHub Copilot хакерами

Российские эксперты разглядели риски использования GitHub Copilot хакерами

GitHub Copilot изначально создавался в помощь программистам, чтобы упростить работу с кодом. Однако специалисты в области кибербезопасности предупреждают, что основанный на нейросети сервис могут использовать авторы вредоносных программ.

Copilot, созданный GitHub на базе искусственного интеллекта, действует по принципу клавиатур на мобильных устройствах — дополняет строки и даже целые функции в коде.

Специалисты GitHub в конце июня представили этот сервис, а для его разработки потребовалась помощь OpenAI. Ожидается, что Copilot сможет существенно упростить девелоперам жизнь.

Как мы уже писали ранее, в процессе разработки сервиса специалисты тренировали его на миллиардах строк кода. И теперь, когда условный разработчик пишет код, GitHub Copilot выдаёт предложения, которыми можно воспользоваться для более продуктивного кодинга.

Парсинг закомментированных кусков помогает сервису понять, над чем именно разработчик работает в данный момент. На пример работы GitHub Copilot можно посмотреть здесь.

Российские эксперты в области кибербезопасности, слова которых передают «Известия», считают, что нововведение GitHub может пригодиться не только разработчикам софта, но и киберпреступникам. Во-первых, авторы вредоносного кода получают возможность писать его быстрее, во-вторых — наличие подобного сервиса предполагает появление новых создателей зловредов, поскольку эта процедура в целом упростилась.

Эксперт GIS, заместитель генерального директора — технический директор компании «Газинформсервис» Николай Нашивочников рассказал об опасности использования нового бота для программистов хакерами:

«С появлением автоматизированных средств разработки угрозы для безопасности приложений, несомненно, возрастают. Как мы видим, новые сервисы упрощают жизнь не только "белым" разработчикам, но и вирусописателям. Но кроме этой очевидной сентенции есть и другие вопросы, касающиеся информационной безопасности.

Следует учитывать, как проходит обучение сети, если «хакерам» удастся внедрить опасную конструкцию в систему "подсказок" Copilot и она начнёт предлагать разработчикам вставлять эту уязвимость в их код, в итоге мы можем получить более массовое распространение уязвимости.

Также специалисты говорят про возможность банальной кражи чужого кода. Примерно в 0,1% случаев код будет дословно взят из обучающей выборки. В остальных 99,9% случаев сервис использует обучающую выборку в качестве основы для синтеза чего-то нового. Граница не столь чётко определена, как хотелось бы GitHub».

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru