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.

Кибершпионы в России переключились на НИОКР и инженерные предприятия

Доля кибератак на российские организации, совершаемых с целью шпионажа, заметно выросла. По данным портала киберразведки BI.ZONE Threat Intelligence, в 2025 году на шпионские операции пришлось уже 37% атак (против 21% годом ранее). Иными словами, если раньше шпионской была примерно каждая пятая атака, то теперь — уже почти каждая третья.

При этом госсектор остаётся для таких группировок целью номер один. На органы государственного управления приходится 27% атак шпионских кластеров.

Но интерес злоумышленников всё чаще смещается и в сторону науки и технологий. Доля атак на организации, связанные с НИОКР, за год выросла вдвое — с 7% до 14%.

Как отмечает руководитель BI.ZONE Threat Intelligence Олег Скулкин, рост доли шпионских атак почти в полтора раза стал одним из ключевых трендов 2025 года. По его словам, специалисты наблюдают более 100 кластеров, нацеленных на Россию и страны СНГ, и около 45% из них — это именно шпионские группировки.

Интересно, что такие кластеры сильно различаются по уровню подготовки. В одних случаях злоумышленники применяют технически сложные инструменты, но выдают себя плохо составленными фишинговыми письмами. В других — атаки относительно простые, зато адаптированы под локальный контекст и выглядят максимально правдоподобно.

Так, во второй половине декабря 2025 года группировка Rare Werewolf атаковала научно-исследовательское и производственное предприятие оборонно-промышленного комплекса. Жертве отправили письмо якобы с коммерческим предложением на поставку и монтаж сетевого оборудования — от имени сотрудника научно-производственного центра беспилотных систем.

Во вложении не было классических зловредов. Вместо этого использовались легитимные инструменты: AnyDesk для удалённого доступа, 4t Tray Minimizer для скрытия окон и утилита Blat — для незаметной отправки похищенных данных. Такой подход позволяет дольше оставаться незамеченными и обходить системы защиты.

Впрочем, легитимными программами дело не ограничивается. Почти все шпионские кластеры активно применяют зловред собственной разработки. Новые самописные инструменты помогают обходить средства защиты и закрепляться в инфраструктуре на длительное время.

Кроме того, такие группировки, как правило, не стеснены в ресурсах. Они могут позволить себе покупку дорогостоящих эксплойтов, включая 0-day. Ранее специалисты BI.ZONE фиксировали атаки кластера Paper Werewolf, который, предположительно, приобрёл на теневом форуме эксплойт к уязвимости в WinRAR за 80 тысяч долларов.

Судя по динамике, кибершпионаж становится всё более системным и профессиональным — и явно не собирается сдавать позиции.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru