В ChatGPT нашли семь уязвимостей, сливающих данные пользователей

В ChatGPT нашли семь уязвимостей, сливающих данные пользователей

В ChatGPT нашли семь уязвимостей, сливающих данные пользователей

Исследователи из компании Tenable сообщили о серии уязвимостей, затрагивающих модели GPT-4o и GPT-5, которые лежат в основе ChatGPT. Эти дыры позволяют злоумышленникам похищать личные данные пользователей из памяти и истории переписки бота — без ведома самих пользователей.

Всего специалисты выявили семь векторов атак, часть из которых OpenAI уже устранила. Главная проблема — так называемые «непрямые инъекции промпта» (indirect prompt injection).

С их помощью можно обмануть искусственный интеллект и заставить его выполнять вредоносные инструкции, даже если пользователь ничего не подозревает.

Среди найденных методов — внедрение команд через вредоносные сайты, запросы к ChatGPT с поддельными ссылками или командами, маскированными под разрешённые домены (например, через bing.com), а также скрытие вредоносных инструкций в коде веб-страниц. В одном из сценариев атаки злоумышленник мог «отравить» память ChatGPT, добавив туда свои команды через сайт, который пользователь попросил бота кратко пересказать.

Подобные инъекции не требуют от пользователя кликов или загрузки файлов — достаточно обычного запроса вроде «расскажи, что написано на этом сайте». Если страница уже проиндексирована поисковиком, ИИ мог выполнить вредоносный код автоматически.

 

Tenable отмечает, что такие атаки — проблема не только OpenAI. За последние месяцы исследователи обнаруживали похожие уязвимости в Claude, Copilot, и других ИИ-инструментах. Некоторые позволяли похищать данные, обходить фильтры безопасности или подменять ответы модели.

По словам экспертов, полностью устранить угрозу инъекций промпта в ближайшее время вряд ли удастся. Они рекомендуют разработчикам ИИ-сервисов тщательнее проверять механизмы безопасности и фильтры URL, чтобы свести риски к минимуму.

Не так давно мы рассуждали на тему «можно ли доверять GenAI». Рассматривали галлюцинации и контроль достоверности ИИ.

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