Gemini Trifecta: уязвимости в Google Gemini позволяли красть данные

Gemini Trifecta: уязвимости в Google Gemini позволяли красть данные

Gemini Trifecta: уязвимости в Google Gemini позволяли красть данные

Исследователи выявили три серьёзные уязвимости в экосистеме Google Gemini, получившие общее название «Gemini Trifecta». С их помощью злоумышленники могли украсть сохранённые данные пользователей и даже отследить их местоположение в реальном времени.

Google уже устранила проблемы, но история наглядно показывает: ИИ может быть не только целью атак, но и самим вектором.

Что нашли специалисты:

  • Gemini Cloud Assist. Уязвимость позволяла внедрять вредоносные подсказки через HTTP User-Agent в логах. Когда пользователь просил Gemini проанализировать эти записи, ИИ мог обработать скрытые команды атакующего.
  • Модель персонализации поиска. Здесь злоумышленники могли подмешивать вредоносные запросы в историю браузера. Позже ИИ воспринимал их как легитимные инструкции.
  • Инструмент браузинга Gemini. Самая опасная ошибка: ИИ можно было заставить переходить по вредоносным ссылкам со «вшитыми» данными пользователя в параметрах URL. В итоге персональная информация оказывалась на сервере злоумышленника.

Атаки строились в два этапа: сначала — внедрение скрытых подсказок (через логи или историю поиска), затем — незаметная утечка данных. Исследователи показали, что так можно было украсть предпочтения пользователя, его локацию и другие конфиденциальные сведения.

 

Причём всё выглядело как обычная работа ассистента: запрос «подведи итоги» или «проанализируй логи» на самом деле запускал сценарий кражи данных.

 

Google закрыла уязвимости разными методами: изменила обработку ссылок в Cloud Assist, откатила модель персонализации поиска и добавила защиту от prompt injection, а также ограничила возможности браузинга.

Эксперты отмечают: случай с «Gemini Trifecta» подчёркивает, что традиционных методов киберзащиты уже недостаточно. ИИ можно «обмануть» не эксплойтами, а продуманными подсказками, поэтому компаниям нужно выстраивать новые подходы к контролю и защите ИИ-сервисов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Яндекс Маркет внедрил ИИ для ускоренного выявления контрафакта

Яндекс Маркет запустил систему машинного обучения, которая автоматически обрабатывает жалобы покупателей на подозрение в контрафакте. Теперь первичная проверка обращений происходит без участия сотрудников — ИИ анализирует сообщение, определяет его смысл и формирует сводку по продавцу, если подобных жалоб несколько.

Раньше такие обращения разбирали вручную, что занимало заметно больше времени.

Теперь алгоритм сортирует сообщений в несколько раз больше за тот же период и передаёт итоговый отчёт сотруднику службы контроля качества. Специалист уже принимает окончательное решение — скрывать товар, ограничивать работу магазина или применять другие меры.

В компании отмечают, что благодаря комплексному подходу количество жалоб на контрафакт продолжает снижаться: от общего числа заказов оно сейчас составляет около 0,08%.

По словам представителей Яндекс Маркета, новая система помогает быстрее выявлять проблемных продавцов и уменьшает операционные затраты, поскольку часть рутинной работы теперь выполняют алгоритмы.

Напомним, сервисы Яндекса утром 24 ноября работали с перебоями. Судя по сообщениям, проблемы затронули сразу несколько направлений: часть сайтов и сервисов, размещённых в Yandex Cloud, оказались недоступны, а у некоторых пользователей не проходит оплата в «Яндекс Такси».

Нас в Anti-Malware.ru это тоже не обошло стороной. Долгое время сотрудники наблюдали ошибку 504 на своих сайтах anti-malware.ru и amlive.ru.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru