|
ИИ-серверы сливают в интернет конфиденциальные данные
|
|
|
|
Сотни серверов с большими языковыми моделями с открытым кодом и десятки — с векторными базами данных способны передавать в открытый интернет информацию с высокой степенью конфиденциальности, гласят результаты исследования, проведённого специализирующейся на вопросах кибербезопасности компанией Legit. В рамках исследования эксперт Legit Нафтали Дойч (Naphtali Deutsch) провёл сканирование двух видов потенциально уязвимых служб с искусственным интеллектом: векторных баз данных, в которых хранится информация для инструментов ИИ, а также конструкторов приложений на основе больших языковых моделей, в частности, открытой программы Flowise. По результатам исследования было выявлено множество конфиденциальных персональных и корпоративных данных, которые неосознанно раскрывают организации, стремящиеся поставить себе на службу инструменты с генеративным ИИ.
|
|
|
|
Flowise — программа с открытым кодом, предназначенная для создания приложений всех видов, основанных на больших языковых моделях. Это могут быть чат-боты для поддержки клиентов или средства для генерации программного кода, и все они, как правило, имеют доступ к большим объёмам данных и управляют ими, поэтому большинство серверов Flowise защищается паролями. Но пароль — недостаточно надёжный механизм защиты: ранее индийский исследователь обнаружил во Flowise 1.6.2 и более ранних версиях уязвимость, позволяющую обходить аутентификацию, просто набирая заглавные буквы в обращениях к программе через API. Уязвимость отслеживается под номером CVE-2024-31621 и имеет «высокий» рейтинг в 7,6 балла из 10.
|
|
|
Эксплуатируя уязвимость, эксперт Дойч взломал 438 серверов Flowise. Он получил доступ к токенам доступа API GitHub, ключам API OpenAI, паролям Flowise, прочим ключам API в открытом виде, данным конфигурации и запросам, связанным с приложениями Flowise, а также многим другим данным. Токен API GitHub открывает доступ к закрытым репозиториям, пояснил исследователь; были также обнаружены ключи API и для других векторных баз данных, включая Pinecone — популярную SaaS-платформу. Потенциальный злоумышленник мог воспользоваться ими, чтобы войти в базу данных и выгрузить всю найденную информацию, в том числе конфиденциальную.
|
|
|
|
Используя инструменты сканирования, Дойч обнаружил около 30 серверов с векторными базами данных в открытом интернете без каких-либо средств аутентификации, и в них была конфиденциальная информация: электронные письма от поставщика инженерных услуг; документы, полученные от специализирующейся на моде компании; персональные данные клиентов и финансовую информацию от поставщика промышленного оборудования; а также многое другое. В других базах были данные об объектах недвижимости, документация, технические паспорта товаров и даже используемая медицинским чат-ботом информация о пациентах.
|
|
|
|
Утечка векторной базы данных опаснее, чем утечка данных от конструктора с большой языковой моделью, поскольку несанкционированный доступ к базе может остаться незамеченным для пользователя. Потенциальный злоумышленник может не только похитить информацию из векторной базы данных, но также удалить или изменить информацию в ней и даже внедрить в неё вредоносное ПО, которое заразит большую языковую модель. Чтобы снизить подобные риски, Дойч рекомендует организациям ограничивать доступ к службам ИИ, отслеживать и регистрировать связанную с ними активность, принимать меры для защиты конфиденциальных данных, которые передаются большими языковыми моделями, а также по возможности обновлять связанное с этими средствами ПО.
|
|
|
|
Источник
|
