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.

Подпишитесь на новости

За утечки данных в России назначили 2,2 млн рублей штрафов за полгода

Утечки персональных данных стали обходиться российским компаниям дороже: за январь — июнь 2026 года исследователи насчитали 13 штрафов на 2,195 млн рублей. Это примерно в 1,6 раза больше, чем за весь 2025 год — 1,385 млн рублей.

Такие данные приводит экспертно-аналитический центр InfoWatch в исследовании штрафов за утечки в России и мире.

Всего за первое полугодие аналитики зарегистрировали 115 штрафов по миру. Российские 13 — это около 11% от их числа. Примерно четверть российских штрафов пришлась на нарушения по вине персонала.


Чаще всего в российской выборке штрафовали организации из сфер ИТ и информационной безопасности, промышленности и торговли.

По оценке InfoWatch, новая практика наказаний ещё набирает ход. На момент публикации исследования 27 августа оборотные штрафы за утечки, по данным аналитиков, не применялись. Более массового применения новых правил они ожидают с 2027 года.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru