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注意!GenAI 模型存在接管風(fēng)險(xiǎn)

安全
在最新發(fā)表的一篇博文中,Wiz Research 描述了兩個(gè)缺陷及其可能給 AI 即服務(wù)提供商帶來的風(fēng)險(xiǎn)。

近日,云安全提供商 Wiz 發(fā)現(xiàn)上傳到 Hugging Face 的生成式 AI 模型存在兩個(gè)關(guān)鍵的架構(gòu)缺陷。

在最新發(fā)表的一篇博文中,Wiz Research 描述了這兩個(gè)缺陷及其可能給 AI 即服務(wù)提供商帶來的風(fēng)險(xiǎn)。

  • 共享推理基礎(chǔ)設(shè)施接管風(fēng)險(xiǎn)
  • 共享持續(xù)集成和持續(xù)部署(CI/CD)接管風(fēng)險(xiǎn)

共享推理基礎(chǔ)設(shè)施接管風(fēng)險(xiǎn)

在分析上傳到 Hugging Face 上的幾個(gè) AI 模型時(shí),Wiz 的研究人員發(fā)現(xiàn)其中一些模型在共享推理基礎(chǔ)設(shè)施。

在生成式 AI 中,推理指的是根據(jù)先前訓(xùn)練的模型和輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測或決策的模型。

推理基礎(chǔ)設(shè)施允許執(zhí)行 AI 模型,可以是 "邊緣"(如 Transformers.js)、通過應(yīng)用編程接口(API)或按照推理即服務(wù)(Inference-as-a-Service)模式(如 Hugging Face 的推理端點(diǎn))。

Wiz 研究人員發(fā)現(xiàn),推理基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)常運(yùn)行使用 'pickle' 格式的不受信任的、潛在惡意的模型。'pickle' 格式的 AI 模型是使用 Python pickle 模塊保存的訓(xùn)練模型的序列化壓縮版本,比存儲(chǔ)原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)更緊湊、占用空間更少。

但是,惡意的 pickle 序列化模型可能包含遠(yuǎn)程代碼執(zhí)行有效載荷,使攻擊者的權(quán)限升級并跨租戶訪問其他客戶的模型。

共享持續(xù)集成和持續(xù)部署(CI/CD)接管風(fēng)險(xiǎn)

持續(xù)集成和持續(xù)部署(CI/CD)管道是一種自動(dòng)化軟件開發(fā)工作流程,可簡化應(yīng)用程序的構(gòu)建、測試和部署過程。

它實(shí)質(zhì)上是將原本需要手動(dòng)完成的步驟自動(dòng)化,從而加快發(fā)布速度并減少錯(cuò)誤。

Wiz 研究人員發(fā)現(xiàn),攻擊者可能會(huì)試圖接管 CI/CD 管道本身,并發(fā)起供應(yīng)鏈攻擊。

來源:Wiz

AI基礎(chǔ)設(shè)施風(fēng)險(xiǎn)的潛在利用方式

在這篇博文中,Wiz 還描述了攻擊者可能利用這兩種風(fēng)險(xiǎn)的一些方法,包括:

  • 利用輸入使模型產(chǎn)生錯(cuò)誤預(yù)測(例如,adversarial.js)
  • 使用產(chǎn)生正確預(yù)測結(jié)果的輸入,但這些預(yù)測結(jié)果卻在應(yīng)用程序中被不安全地使用(例如,產(chǎn)生會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫 SQL 注入的預(yù)測結(jié)果)
  • 使用特制的、pickle 序列化的惡意模型執(zhí)行未經(jīng)授權(quán)的活動(dòng),如遠(yuǎn)程代碼執(zhí)行 (RCE)

Wiz 研究人員還通過利用 Hugging Face 上的已命名基礎(chǔ)設(shè)施漏洞展示了對云中使用的生成式AI模型的攻擊。

來源:Wiz

Wiz 研究人員發(fā)現(xiàn),Hugging Face 平臺上的生成式 AI 模型在收到惡意預(yù)設(shè)關(guān)鍵詞(后門)時(shí)會(huì)執(zhí)行命令。

缺乏檢查 AI 模型完整性的工具

Wiz 解釋稱,目前只有極少數(shù)工具可用于檢查特定模型的完整性,并驗(yàn)證其確實(shí)沒有惡意行為。不過,Hugging Face 提供的 Pickle Scanning 可以幫助驗(yàn)證 AI 模型。

另外,開發(fā)人員和工程師在下載模型時(shí)必須非常謹(jǐn)慎。使用不受信任的 AI 模型可能會(huì)給應(yīng)用程序帶來完整性和安全風(fēng)險(xiǎn),相當(dāng)于應(yīng)用程序中包含不受信任的代碼。

Wiz 研究人員強(qiáng)調(diào),這些風(fēng)險(xiǎn)并非 Hugging Face 所獨(dú)有,它們代表了許多 AI 即服務(wù)公司將面臨的租戶分離挑戰(zhàn)??紤]到這些公司運(yùn)行客戶代碼和處理大量數(shù)據(jù)的模式,它們的增長速度超過以往任何行業(yè),安全界應(yīng)該與這些公司密切合作,確保建立安全基礎(chǔ)設(shè)施和防護(hù)措施,同時(shí)不會(huì)阻礙公司迅速增長。

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: FreeBuf
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