Поисковый бот ChatGPT может DDoS'ить сайты, нужен лишь один HTTP-запрос

Поисковый бот ChatGPT может DDoS'ить сайты, нужен лишь один HTTP-запрос

Поисковый бот ChatGPT может DDoS'ить сайты, нужен лишь один HTTP-запрос

Поведением поискового бота ChatGPT можно манипулировать с помощью выявленной уязвимости: при определённых запросах веб-краулер OpenAI будет фактически проводить DDoS-атаки на произвольные сайты.

Об интересной бреши сообщил исследователь в области кибербезопасности Бенджамин Флеш. По его словам, всего один HTTP-запрос к API ChatGPT может спровоцировать флуд определённого веб-ресурса нескончаемыми сетевыми запросами.

На деле может оказаться, что мощности таких DDoS-атак не хватит для вывода из строя хорошо защищённых сайтов, однако эксперт всё равно считает это недоработкой OpenAI.

Например, веб-краулер ChatGPT может каждую секунду добавлять к одному API-запросу от 20 до 5000 или даже больше таких же запросов к выбранному веб-сайту.

«API ChatGPT содержит серьёзный изъян при обработке запросов HTTP POST к https://chatgpt.com/backend-api/attributions. Если вы скормите API большой список URL, каждый из которых будет совсем незначительно отличаться, но при этом вести на один ресурс, веб-краулер будет стучаться параллельно по всем этим ссылкам», — объясняет Флеш.

К сожалению, поисковой бот не проверяет повторяющиеся ссылки на один и тот же сайт, а также не ограничивает максимальное число гиперссылок в параметре URL.

В случае эксплуатации этого недостатка владелец веб-сайта будет видеть лишь подключение веб-краулера ChatGPT с 20 разных IP-адресов. Даже при блокировке этих адресов файрволом бот ChatGPT всё равно продолжит отправлять запросы.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru