ИИ-браузеры не избавятся от угрозы инъекции в промпт, признали в OpenAI

ИИ-браузеры не избавятся от угрозы инъекции в промпт, признали в OpenAI

ИИ-браузеры не избавятся от угрозы инъекции в промпт, признали в OpenAI

OpenAI признала: инъекции в промпт — одна из самых сложных и живучих угроз для ИИ, и полностью избавиться от неё в ближайшее время не получится. Об этом компания написала в блоге, посвящённом усилению защиты своего ИИ-браузера ChatGPT Atlas.

Инъекции в промпт (prompt injection) — это атаки, при которых ИИ «подсовывают» скрытые инструкции, например в письмах или на веб-страницах, заставляя агента выполнять вредоносные действия.

По сути, это цифровой аналог социальной инженерии — только направленный не на человека, а на ИИ.

«От таких атак, как и от мошенничества в интернете, вряд ли когда-нибудь будет стопроцентная защита», — прямо заявили в OpenAI.

В компании признают, что запуск ИИ в Atlas расширил поверхность атаки. И это не теоретическая угроза: сразу после выхода браузера на рынок исследователи показали, что несколько строк текста в Google Docs могут изменить поведение ИИ-агента.

В тот же день разработчики браузера Brave опубликовали разбор, где объяснили, что косвенные промпт-инъекции — системная проблема для всех ИИ-браузеров, включая Perplexity Comet.

С этим согласны и регуляторы. В начале месяца Национальный центр кибербезопасности Великобритании предупредил, что подобный вектор атаки на генеративные ИИ нельзя устранить, и призвал сосредоточиться не на «полной защите», а на снижении рисков и ущерба.

Решение OpenAI выглядит почти символично — компания создала автоматического атакующего на базе LLM. По сути, это ИИ, обученный с помощью играть роль хакера и искать способы внедрить вредоносные инструкции в агента.

Этот «бот-взломщик» тестирует атаки в симуляции; видит, как целевой ИИ рассуждает и какие действия предпринимает; дорабатывает атаку и повторяет попытки десятки и сотни раз.

 

Такой доступ ко внутренней логике агента недоступен внешним исследователям, поэтому OpenAI рассчитывает находить уязвимости быстрее реальных злоумышленников.

«Наш автоматический атакующий способен уводить агента в сложные вредоносные сценарии, растянутые на десятки и даже сотни шагов», — отмечают в OpenAI.

По словам компании, ИИ уже обнаружил новые векторы атак, которые не выявили ни внутренние Red Team, ни внешние исследователи.

В одном из примеров OpenAI показала, как вредоносное письмо с скрытой инструкцией попадает во входящие. Когда агент позже просматривает почту, он вместо безобидного автоответа отправляет письмо об увольнении. После обновления защиты Atlas смог распознать такую атаку и предупредить пользователя.

OpenAI честно признаёт: идеального решения не существует. Ставка делается на масштабное тестирование, быстрые патчи и многоуровневую защиту — примерно о том же говорят Anthropic и Google, которые фокусируются на архитектурных и политических ограничениях для агентных систем.

При этом OpenAI рекомендует пользователям снижать риски самостоятельно:

  • не давать агенту «широкие полномочия» без чётких инструкций;
  • ограничивать доступ к почте и платёжным данным;
  • подтверждать действия вроде отправки сообщений и переводов вручную.

В Android-версии МАКС нашли трекеры и отправку файлов на apptracer.ru

Исследователь, проанализировавший APK-файл российского мессенджера МАКС через декомпилятор JADX, заявил об обнаружении в коде целого набора механизмов для сбора телеметрии, аудита разрешений устройства и загрузки файлов на внешние серверы.

Среди самых обсуждаемых находок — интеграция SDK MyTracker. По словам автора исследования, в коде присутствуют функции, связанные с анализом установленных приложений на устройстве, настройками геолокации и антифрод-модулями.

Также упоминаются механизмы рефлексивной загрузки компонентов, которые теоретически позволяют активировать отдельные функции через серверную конфигурацию.

Отдельное внимание привлёк класс DailyAnalyticsWorker. Согласно опубликованному разбору, он ежедневно собирает информацию о статусе ключевых разрешений Android: доступа к контактам, камере, микрофону, геолокации, галерее, файловой системе и пуш-уведомлениям. Затем эти данные отправляются в аналитическую систему под тегом PERMISSION.

Ещё одна находка связана с компонентом SampleUploadWorker. В коде обнаружены обращения к домену sdk-api.apptracer.ru и механизмы двухэтапной загрузки файлов через API initUpload и upload. Исследователь утверждает, что система поддерживает передачу файлов вместе с дополнительными метаданными, которые могут задаваться сервером.

Кроме того, в APK нашли модуль DpsInitProvider, который запускается ещё до старта основного приложения через механизм ContentProvider. Автор исследования считает, что такое решение усложняет статический анализ и позволяет инициализировать дополнительные сервисы на раннем этапе запуска.

Также в отчёте упоминаются компоненты для фоновой загрузки вложений, обработки событий чатов и сообщений через EventBus, а также различные подсистемы логирования и аналитики.

При этом исследователь отдельно подчёркивает, что анализ проводился исключительно по публично доступному APK-файлу. Он не утверждает, что все обнаруженные возможности активно используются против пользователей прямо сейчас. Речь идёт о наличии соответствующей технической инфраструктуры в коде приложения, которая, по его мнению, может быть задействована при необходимости.

Разработчики МАКС на момент публикации не комментировали выводы исследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru