ChatGPT тайно заставили выполнять команды из чужого аккаунта

ChatGPT тайно заставили выполнять команды из чужого аккаунта

ChatGPT тайно заставили выполнять команды из чужого аккаунта

Исследователи из Check Point Research обнаружили канал, позволявший передавать команды между изолированными сессиями ChatGPT из разных аккаунтов. В результате ассистент мог отвечать пользователю как обычно, а параллельно выполнять чужое задание и отправлять результат атакующему.

Канал проходил через внутренний JFrog Artifactory, к которому обращались контейнеры ChatGPT при установке программных пакетов.

Напрямую связаться друг с другом они не могли, но имели доступ к общему сервису. Исследователи выяснили, что контейнеры способны записывать данные в свойства объектов Artifactory и читать их из других аккаунтов. Метаданные репозитория фактически превратились в общий буфер обмена.


Чтобы запустить атаку, требовалось поместить вредоносную инструкцию в контекст жертвы — например, через скопированный промпт, общую беседу или специально созданный GPT. После обычного сообщения пользователя ассистент проверял скрытый канал, забирал оттуда задачу и выполнял её с правами текущей сессии.


В демонстрации ChatGPT получил данные из подключённого Gmail жертвы и передал их исследовательскому аккаунту. На экране при этом появился нормальный ответ на исходный вопрос. Единственной подсказкой оставалась небольшая отметка Talked to Gmail — уже после чтения почты.


Масштаб возможной утечки зависел от полномочий сессии: атакующему потенциально становились доступны история чата, загруженные файлы и данные из подключённых Gmail, Google Drive, Microsoft Teams или GitHub.

Check Point сообщила о проблеме OpenAI. Корпорация подтвердила, что задействованный экземпляр Artifactory выведен из эксплуатации, поэтому описанный канал больше не работает. Данных о его использовании в реальных атаках нет.

На IT Elements 2026 выяснили: одного бэкапа для спасения бизнеса мало

В Москве 9 сентября открылась четвёртая конференция IT Elements. Главной темой стала «Непрерывность бизнеса 2.0» — способность компаний не просто хранить план восстановления, а продолжать работу после кибератаки, сбоя или инфраструктурной аварии. Особое внимание в первый день уделили шифровальщикам.

По данным Jet CSIRT, в первом полугодии 2026 года на них пришлось 69% подтверждённых инцидентов, причём большинство атак произошло во втором квартале.

Участники обсуждали, как защитить резервные копии от компрометации, почему заявленное RTO часто расходится с реальностью и кто должен принимать решения, когда инфраструктура уже лежит, а совещание ещё только собирают.

Другой крупной темой стал искусственный интеллект. Эксперты рассказали о корпоративных ИИ-агентах и напомнили горькую истину: без качественных данных даже самая модная модель остаётся дорогим генератором уверенных догадок. Для подготовки информации к работе с ИИ компаниям предлагают развивать Data Governance, Data Quality и DataOps.

Аппетиты нейросетей меняют и сами ЦОДы. Согласно исследованию «Инфосистемы Джет» и АЦ ИКС, более 30% опрошенных компаний уже выделили отдельный сетевой сегмент под ИИ, ещё около 15% планируют сделать это. Заказчики интересуются стойками мощностью 80 и 120 кВт, а отдельные запросы доходят до 200 кВт. Роботы-аналитики, управляющие энергопотреблением, при этом могут сократить OPEX дата-центра до 30%.

На сетевом треке обсудили импортозамещение. Тестирование маршрутизаторов Eltex и EcoRouter показало достаточную производительность в типовых сценариях, но универсальной отечественной коробки на все случаи жизни участники не нашли: оборудование всё равно придётся проверять под конкретный трафик и архитектуру.

Отдельная дискуссия была посвящена кадрам. ИИ забирает у начинающих специалистов рутинные задачи и делает карьерный путь менее линейным. Поэтому рынку всё нужнее люди, которые понимают бизнес, умеют работать на стыке дисциплин и способны спорить с результатами модели, а не копировать их в отчёт.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru