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.

Нейросети и ДНК: ИИ-лидеры просят закрыть лазейку для биооружия

В ИИ-индустрии произошло почти невероятное событие. Главы OpenAI, Anthropic, Google DeepMind и Microsoft AI выступили единым фронтом и попросили Конгресс США срочно ужесточить правила продажи синтетической ДНК и РНК.

3 июня Сэм Альтман, Дарио Амодеи, Демис Хассабис и Мустафа Сулейман подписали открытое письмо, в котором призвали обязать компании, занимающиеся синтезом генетического материала, проверять не только сами заказы, но и их заказчиков.

Причина проста: ИИ становится слишком хорошим помощником. Авторы письма опасаются, что современные языковые модели постепенно снижают порог входа в область биотехнологий.

Если раньше потенциальному злоумышленнику требовались серьёзные знания в биологии, то теперь часть информации может подсказать нейросеть: где искать нужные гены, как формулировать запросы и каким образом обходить существующие механизмы проверки.

Впрочем, паники в письме нет. Подписанты отдельно подчёркивают, что современные ИИ-модели пока не способны самостоятельно разработать полноценный патоген с нуля. Для этого всё ещё нужны профессиональные знания и практические навыки.

Но проблема, по их мнению, в другом: защитные барьеры постепенно размываются, а значит, лучше закрывать уязвимости заранее, чем ждать первого громкого инцидента.

Особенно тревожит экспертов рынок синтетической ДНК. Сегодня заказать нужную генетическую последовательность можно сравнительно быстро и недорого. А если ИИ поможет подобрать или замаскировать опасный заказ, существующие системы контроля могут не справиться.

В качестве примера авторы приводят исследование Microsoft, опубликованное в прошлом году. Тогда ИИ-системы для проектирования белков смогли сгенерировать потенциально опасные последовательности, которые прошли мимо фильтров поставщиков. Формально это были новые белки, но по структуре они напоминали уже известные опасные образцы.

Из этого подписанты делают вывод: проверять нужно не только клиентов биотехнологических компаний, но и сами ИИ-системы. Иными словами, фильтры безопасности придётся строить сразу на нескольких уровнях.

Любопытно, что главным событием здесь многие считают даже не содержание письма, а список подписантов. Когда Альтман и Амодеи оказываются под одним документом, значит, вопрос действительно считают серьёзным.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru