Модели Text-to-SQL можно использовать для кражи данных или DoS

Модели Text-to-SQL можно использовать для кражи данных или DoS

Модели Text-to-SQL можно использовать для кражи данных или DoS

Исследователи рассказали о новых кибератаках, в которых злоумышленники используют модель Text-to-SQL для создания вредоносного кода, позволяющего собирать конфиденциальную информацию и проводить DoS-атаки.

«Для лучшего взаимодействия с пользователями БД-приложения применяют ИИ-технологии, способные переводить вопросы человека в SQL-запросы. Такая техника носит название Text-to-SQL», — объясняет один из специалистов Шеффилдского университета Ксютан Пень.

«Мы выяснили, что злоумышленники могут обойти модели Text-to-SQL и создать вредоносный код с помощью специально подготовленных вопросов. В результате это может привести к утечке данных или DoS, поскольку злонамеренный код будет выполняться в базе данных».

Согласно отчёту, эксперты тестировали свои выводы на двух коммерческих решениях — BAIDU-UNIT и AI2sql. Таким образом у них получился первый в истории случай, когда модели обработки текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) использовались в качестве вектора кибератаки.

Так называемые «атаки чёрного ящика» можно сравнить с SQL-инъекцией, когда вредоносная нагрузка копируется в сконструированный SQL-запрос. В итоге такие запросы могут позволить атакующему модифицировать базы данных бэкенда и вызвать DoS на сервере.

 

Кроме того, эксперты изучали возможность компрометации предварительно обученных языковых моделей (PLM), что должно было приводить к генерации вредоносных команд по специальным триггерам.

«Есть много способов установки бэкдоров в PLM-фреймворках: замена слов, разработка специальных подсказок и модификация стилей», — отмечают исследователи.

Атаки бэкдора на четыре разные модели с открытым исходным кодом — BART-BASE, BART-LARGE, T5-BASE и T5-3B — показали 100-проценную успешность с незначительным влиянием на производительность. В реальном сценарии такие атаки будет трудно детектировать.

Claude помог хакерам пробраться во внутренний репозиторий OpenAI

Команда белых хакеров превратила загрузку одной картинки на официальном форуме OpenAI в пропуск к корпоративным аккаунтам ChatGPT, Codex и закрытому репозиторию компании. Взлом занял менее трёх суток, а значительную часть работы помог выполнить ИИ.

Как рассказали исследователи HackTron AI, точкой входа стал форум community.openai.com на платформе Discourse.

При загрузке изображений он использовал ImageMagick и библиотеку libheif, в которой обнаружилось переполнение буфера. Специально подготовленный HEIC-файл позволил удалённо выполнить код и получить административный доступ к форуму.

На этом цепочка только разогрелась. Исследователи воспользовались отдельной ошибкой в системе единого входа OpenAI: токены аутентификации форума подходили для ChatGPT и Codex. Среди них оказались токены сотрудников компании.

Через скомпрометированный аккаунт разработчика команда добралась до внутреннего монорепозитория OpenAI на GitHub. Чтобы доказать доступ и не устраивать экскурсию по чужому коду, специалисты создали безопасный тестовый pull request, после чего остановили проверку и сообщили о проблеме.

В роли помощников выступили модели Claude Opus 4.8 и Opus 5. Первая исследовала уязвимость, но споткнулась о защитные механизмы. Более новая версия, по данным HackTron, помогла собрать рабочий эксплойт за несколько часов.

OpenAI устранила уязвимость в своей инфраструктуре примерно через 14 часов после отчёта, ограничила права токенов Community и отозвала затронутые сессии. Discourse отдельно исправила проблему обработки изображений.

За находку OpenAI выплатила исследователям $6500. Скромная сумма для цепочки, которая началась с картинки на форуме, а закончилась pull request во внутреннем репозитории.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru