ShadowLeak: эксперты нашли способ красть данные через серверы ChatGPT

ShadowLeak: эксперты нашли способ красть данные через серверы ChatGPT

ShadowLeak: эксперты нашли способ красть данные через серверы ChatGPT

Специалисты компании Radware рассказали о необычной атаке на ChatGPT, которую они назвали ShadowLeak. В отличие от привычных схем с обманом пользователей, здесь ничего делать не нужно: злоумышленнику достаточно отправить жертве «правильное» письмо.

Атака была нацелена на функцию Deep Research — она предназначена для многошаговых исследований и может сама обрабатывать письма или документы.

Вредоносное письмо выглядит безобидно, но внутри спрятаны инструкции. Когда ChatGPT начинает, например, пересказывать письма из почтового ящика, агент «включает» скрытые команды и пересылает данные на сайт злоумышленника.

Главное отличие от похожих атак — всё происходит на стороне серверов OpenAI, а не на устройстве пользователя. То есть утечка идёт напрямую из облака, а в клиенте никаких следов не остаётся.

Radware показала, что таким способом можно вытягивать данные не только из Gmail, но и из Google Drive, Outlook, Dropbox, Microsoft Teams, GitHub и других сервисов, которые могут быть связаны с ChatGPT.

 

Авторы атаки позаботились о деталях: «убеждали» бота, что у него есть все права, внушали срочность, предлагали несколько попыток и даже объясняли, что «данные и так публичные».

Radware сообщила об уязвимости 18 июня, и в начале августа OpenAI её закрыла. Сейчас ShadowLeak уже не работает. Но исследователи считают, что подобных «дыр» ещё много, и советуют компаниям внимательно следить за действиями ИИ-агентов и сверять их с реальными задачами пользователя.

Подпишитесь на новости

Orion soft предложил посчитать пользу от ИИ через платформу StarScale AI

Orion soft анонсировал StarScale AI — платформу, которая должна показать, сколько компания тратит на искусственный интеллект и что получает взамен. Потому что внедрение нейросети звучит эффектно ровно до вопроса финансового директора: а окупается это всё когда?

Как объясняет разработчик, решение объединяет сведения об ИИ-инструментах, моделях и сценариях использования. Расходы и эффект можно рассматривать по компании, подразделениям, командам и отдельным пользователям.

Платформа собирает данные о запросах, потреблении токенов и инфраструктурных затратах, связывает их с конкретными сотрудниками и проектами. Задача — выяснить, какие инструменты действительно востребованы, а какие просто красиво числятся в отчёте о цифровизации.

Помимо расходов, заявлена оценка результата: например, сэкономленного рабочего времени и его денежного эквивалента. На этой основе бизнесу предлагают решать, какие ИИ-проекты развивать, какие оптимизировать, а какие пора закрывать.

По сценарной оценке Orion soft, крупный российский бизнес в 2026 году может потребить 912,5 трлн токенов примерно на 237 млрд рублей. Это расчёт возможного потребления, а не уже выставленный рынку счёт.

Главная задача продукта — ответить на вопрос: нейросеть помогает зарабатывать и экономить или просто уверенно превращает бюджет в токены? Для корпоративного ИИ это разговор куда полезнее очередного соревнования по числу запущенных ассистентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru