Эксперты нашли способ украсть данные в процессе гомоморфного шифрования

Эксперты нашли способ украсть данные в процессе гомоморфного шифрования

Эксперты нашли способ украсть данные в процессе гомоморфного шифрования

Исследователи из Университета штата Северная Каролина разработали метод атаки по сторонним каналам, который обходит гомоморфное шифрование. Показать подробности вектора специалисты планируют на конференции DATE22, запланированной на 23 марта.

По словам экспертов, их способ позволяет украсть важные данные даже в процессе их шифрования с помощью вышеупомянутого гомоморфного шифрования. Айдын Айсу, один из исследователей, сравнил технику с методом прослушивания сейфа, который нам часто демонстрируют в голливудских боевиках.

«Примерно то же самое мы делаем с компьютерными системами: внимательно слушаем, пока они выполняют определённые криптографические операции. Этот способ помогает нам понять, какие на самом деле происходят вычисления», — объясняет эксперт.

Напомним, что форма шифрования, получившая название «гомоморфное», позволяет производить математические действия с зашифрованным текстом и получать такой же результат   и с тем же успехом, если бы операция выполнялась с открытым текстом. Впервые о гомоморфном шифровании заговорили несколько лет назад.

Польза от этого метода для компаний вполне очевидна: они могут безопасно хранить данные в облаке, а также проводить аналитику без необходимости предоставлять провайдеру доступ к ключам шифрования.

Новый вектор атаки опирается прежде всего на уязвимость в имплементации полного гомоморфного шифрования от Microsoft — Simple Encrypted Arithmetic Library (SEAL). В сущности, это некий набор библиотек для шифрования, позволяющий проводить операции с зашифрованными данными.

Саму уязвимость исследователи описывают как «возможность утечки данных по сторонним каналам». Судя по всему, брешь затрагивает версию Microsoft SEAL 3.6. В результате условный атакующий может использовать измерение мощности в процессе выполнения криптографических операций. Итогом станет получение информации в виде простого текста.

ИИ-браузеры не избавятся от угрозы инъекции в промпт, признали в OpenAI

OpenAI признала: инъекции в промпт — одна из самых сложных и живучих угроз для ИИ, и полностью избавиться от неё в ближайшее время не получится. Об этом компания написала в блоге, посвящённом усилению защиты своего ИИ-браузера ChatGPT Atlas.

Инъекции в промпт (prompt injection) — это атаки, при которых ИИ «подсовывают» скрытые инструкции, например в письмах или на веб-страницах, заставляя агента выполнять вредоносные действия.

По сути, это цифровой аналог социальной инженерии — только направленный не на человека, а на ИИ.

«От таких атак, как и от мошенничества в интернете, вряд ли когда-нибудь будет стопроцентная защита», — прямо заявили в OpenAI.

В компании признают, что запуск ИИ в Atlas расширил поверхность атаки. И это не теоретическая угроза: сразу после выхода браузера на рынок исследователи показали, что несколько строк текста в Google Docs могут изменить поведение ИИ-агента.

В тот же день разработчики браузера Brave опубликовали разбор, где объяснили, что косвенные промпт-инъекции — системная проблема для всех ИИ-браузеров, включая Perplexity Comet.

С этим согласны и регуляторы. В начале месяца Национальный центр кибербезопасности Великобритании предупредил, что подобный вектор атаки на генеративные ИИ нельзя устранить, и призвал сосредоточиться не на «полной защите», а на снижении рисков и ущерба.

Решение OpenAI выглядит почти символично — компания создала автоматического атакующего на базе LLM. По сути, это ИИ, обученный с помощью играть роль хакера и искать способы внедрить вредоносные инструкции в агента.

Этот «бот-взломщик» тестирует атаки в симуляции; видит, как целевой ИИ рассуждает и какие действия предпринимает; дорабатывает атаку и повторяет попытки десятки и сотни раз.

 

Такой доступ ко внутренней логике агента недоступен внешним исследователям, поэтому OpenAI рассчитывает находить уязвимости быстрее реальных злоумышленников.

«Наш автоматический атакующий способен уводить агента в сложные вредоносные сценарии, растянутые на десятки и даже сотни шагов», — отмечают в OpenAI.

По словам компании, ИИ уже обнаружил новые векторы атак, которые не выявили ни внутренние Red Team, ни внешние исследователи.

В одном из примеров OpenAI показала, как вредоносное письмо с скрытой инструкцией попадает во входящие. Когда агент позже просматривает почту, он вместо безобидного автоответа отправляет письмо об увольнении. После обновления защиты Atlas смог распознать такую атаку и предупредить пользователя.

OpenAI честно признаёт: идеального решения не существует. Ставка делается на масштабное тестирование, быстрые патчи и многоуровневую защиту — примерно о том же говорят Anthropic и Google, которые фокусируются на архитектурных и политических ограничениях для агентных систем.

При этом OpenAI рекомендует пользователям снижать риски самостоятельно:

  • не давать агенту «широкие полномочия» без чётких инструкций;
  • ограничивать доступ к почте и платёжным данным;
  • подтверждать действия вроде отправки сообщений и переводов вручную.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru