В ChatGPT нашли уязвимость, позволяющую подсовывать вредоносные ссылки

В ChatGPT нашли уязвимость, позволяющую подсовывать вредоносные ссылки

В ChatGPT нашли уязвимость, позволяющую подсовывать вредоносные ссылки

Исследователь Permiso Анди Ахмети обнаружил неприятный сценарий атаки на ChatGPT: если попросить чат-бота пересказать веб-страницу со скрытыми инструкциями, он может не отличить нормальный контент от вредной подсказки и вывести фишинговую ссылку прямо в ответе.

Проблему Ахмети назвал ChatGPhish. Суть в классической инъекции промпта, только с более наглядным эффектом: страница выглядит обычной, пользователь просит ChatGPT её кратко пересказать, а внутри уже спрятана инструкция для модели — например, добавить в ответ фальшивое предупреждение о безопасности.

В демонстрации исследователь встроил такие инструкции в страницу CloudLens на GitHub. ChatGPT действительно пересказал содержимое страницы, но затем добавил блок в духе системного уведомления: мол, к аккаунту подключили новое устройство. Рядом ссылка «Click here», которая внешне выглядит как часть ответа ChatGPT, но ведёт на домен злоумышленника.

 

То есть пользователь видит не просто подозрительный баннер где-то на сайте, а сообщение, оформленное в привычном стиле ChatGPT. И вот это уже особенно неприятно: доверие переносится с сервиса на вредную ссылку почти автоматически.

Ахмети показал и более хитрый вариант с QR-кодом. Поскольку клиент ChatGPT может отображать Markdown-картинки, атакующий способен заставить модель вывести QR-код в ответе. Пользователь сканирует его телефоном и попадает на сайт злоумышленника, при этом сам URL вообще не отображается в тексте.

 

По словам исследователя, такой сценарий позволяет обойти часть защит на рабочем компьютере: блокировки URL, проверки доменов менеджерами паролей и другие десктопные механизмы. Атака просто переезжает с браузера на смартфон жертвы.

Ахмети сообщил об уязвимости OpenAI через Bugcrowd ещё в конце апреля. Первую заявку отметили как невоспроизводимую, повторную — как дубликат. При этом исследователь говорит, что не получил подтверждения, была ли проблема исправлена.

Подпишитесь на новости

ИИ-агенты могут передавать друг другу вредоносные инструкции по цепочке

Один ИИ-агент читает подложенный текст, передает его другому как рабочее задание — и тот выполняет команду, доверяя коллеге. Исследователь показал, как такая цепочка позволяет обходить защитные ограничения и добираться до внутренних ресурсов организации.

Сайед Анас Мохиуддин описал подход под названием protocol pivoting. Он исследовал системы с MCP — протоколом подключения ИИ к инструментам и данным.

Проблема возникает, когда при передаче задания между компонентами и протоколами теряются проверки доверия и полномочий. Вредоносная инструкция может попасть к специализированному агенту, например для перевода или анализа данных.

Если тот передаст ее дальше без проверки, следующий агент способен принять чужой текст за разрешенную задачу. Потенциальные последствия — нежелательные сетевые запросы и раскрытие данных.


В инструменте Google MCP Toolbox for Databases исследователь обнаружил возможность заставить HTTP-клиент перейти по перенаправлению к внутреннему адресу. По его словам, патч добавил проверки адресов и ограничение допустимых направлений запросов.

Уязвимость CVE-2026-97228 в Rapid7 Bulk Export MCP оказалась менее серьезной: 2,7 балла CVSS. Непроверенный аргумент позволял менять структуру GraphQL-запроса. Rapid7 устранила ошибку в версии 0.6.2 и уточнила: запросы оставались в пределах прав владельца API-ключа, без доступа к чужим аккаунтам.

Новизна названия не означает принципиально нового взлома. Исследователь X41 D-Sec Маркус Вервир считает такую технику разновидностью косвенной инъекции в промпт.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru