Серверы с большими языковыми моделями ИИ могут сливать 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.

Обзор Apple MacBook Neo: удивительно хороший ноутбук с процессором от iPhone

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Можно ли экономить на DDR5 для Ryzen? Сравниваем дешёвую память с дорогой

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

От Ryzen 7 1800X до Ryzen 7 9850X3D: девять лет эволюции AMD в одном тесте

Источник изображений: Pete Linforth / unsplash.com

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.