AppSec & Compliance
Открыть в Telegram
Application Security & Compliance Безопасность приложений и сертификация СЗИ в промышленных масштабах
Больше568
Подписчики
Нет данных24 часа
+17 дней
+430 день
Загрузка данных...
Похожие каналы
Облако тегов
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
август '26
август '26
+8
в 0 каналах
июль '26
+5
в 0 каналах
Get PRO
июнь '26
+12
в 0 каналах
Get PRO
май '26
+8
в 0 каналах
Get PRO
апрель '26
+9
в 0 каналах
Get PRO
март '26
+10
в 0 каналах
Get PRO
февраль '26
+10
в 0 каналах
Get PRO
январь '26
+6
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '25
+8
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+8
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '25
+8
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+12
в 0 каналах
Get PRO
август '25
+16
в 0 каналах
Get PRO
июль '25
+15
в 0 каналах
Get PRO
июнь '25
+19
в 1 каналах
Get PRO
май '25
+17
в 0 каналах
Get PRO
апрель '25
+17
в 0 каналах
Get PRO
март '25
+15
в 0 каналах
Get PRO
февраль '25
+12
в 0 каналах
Get PRO
январь '25
+17
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '24
+14
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+7
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '24
+20
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+16
в 0 каналах
Get PRO
август '24
+19
в 0 каналах
Get PRO
июль '24
+12
в 0 каналах
Get PRO
июнь '24
+10
в 0 каналах
Get PRO
май '24
+9
в 0 каналах
Get PRO
апрель '24
+7
в 0 каналах
Get PRO
март '24
+7
в 0 каналах
Get PRO
февраль '24
+11
в 0 каналах
Get PRO
январь '24
+12
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '23
+13
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+4
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '23
+7
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '23
+7
в 0 каналах
Get PRO
август '23
+5
в 0 каналах
Get PRO
июль '23
+4
в 0 каналах
Get PRO
июнь '23
+6
в 0 каналах
Get PRO
май '23
+4
в 0 каналах
Get PRO
апрель '23
+7
в 0 каналах
Get PRO
март '23
+5
в 0 каналах
Get PRO
февраль '230
в 0 каналах
Get PRO
январь '23
+4
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '22
+3
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '22
+5
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '22
+8
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '22
+3
в 0 каналах
Get PRO
август '22
+3
в 0 каналах
Get PRO
июль '22
+14
в 0 каналах
Get PRO
июнь '22
+9
в 0 каналах
Get PRO
май '22
+9
в 0 каналах
Get PRO
апрель '22
+7
в 0 каналах
Get PRO
март '22
+7
в 0 каналах
Get PRO
февраль '22
+10
в 0 каналах
Get PRO
январь '22
+14
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '21
+13
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '21
+8
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '21
+4
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '21
+7
в 0 каналах
Get PRO
август '21
+10
в 0 каналах
Get PRO
июль '21
+6
в 0 каналах
Get PRO
июнь '21
+10
в 0 каналах
Get PRO
май '21
+278
в 0 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 28 августа | 0 | |||
| 27 августа | 0 | |||
| 26 августа | 0 | |||
| 25 августа | +1 | |||
| 24 августа | +1 | |||
| 23 августа | 0 | |||
| 22 августа | 0 | |||
| 21 августа | +1 | |||
| 20 августа | +1 | |||
| 19 августа | +1 | |||
| 18 августа | 0 | |||
| 17 августа | 0 | |||
| 16 августа | +1 | |||
| 15 августа | 0 | |||
| 14 августа | 0 | |||
| 13 августа | +1 | |||
| 12 августа | 0 | |||
| 11 августа | +1 | |||
| 10 августа | 0 | |||
| 09 августа | 0 | |||
| 08 августа | 0 | |||
| 07 августа | 0 | |||
| 06 августа | 0 | |||
| 05 августа | 0 | |||
| 04 августа | 0 | |||
| 03 августа | 0 | |||
| 02 августа | 0 | |||
| 01 августа | 0 |
Посты канала
Repost from Сиолошная
Разбирать там много, но вот держите сейчас супер-быстрый TLDR с новыми вещами из этих отчетов (во многом перевод твита):
— Многие считали, что взломы произошли потому, что «ну модели же сказали взломать, она и ломает, чё таково?». Это не так: инструкция к задаче была недвусмысленной, так что это было явное нарушение, а не «серая зона» или банальное недопонимание со стороны ИИ. Инструкции четко указывали, что агент должен использовать только конкретную предполагаемую уязвимость на конкретной программе, и упоминали, что использование других подходов приведет к провалу задания. ИИ агентам было предписано не искать обходных путей, но они всё равно это сделали. Кроме того, в цепочках рассуждений видно, как агенты отдают себе отчёт, что они делают что-то не то.
— В атаке участвовал не один вышедший из-под контроля ИИ агент, а «рабочая группа» из примерно 1200 ИИ-агентов. 700 из них присоединились к атаке на HuggingFace, координируя свои действия как единый «рой» (swarm, отличное слово).
— Целью было прохождение теста по кибербезопасности. Рой нашел способ взломать систему тестирования уже в первые несколько часов. Однако агенты ошибочно решили — потому что прочитали статью авторов про этот тест в интернете — что система оценки дисквалифицирует их из-за того, что они не выявили именно ту уязвимость, которая была задумана. Поэтому рой решил взломать HuggingFace, чтобы получить больше информации о том, как работает алгоритм проверки.
— Исследователи считают, что это поведение совершенно не было продиктовано стремлением к получению вознаграждения за задание — оно было вызвано ложным представлением о механизме контроля, а также настойчивостью и влиянием других агентов. Рой строил теории о том, как именно за ним наблюдают, и предпринимал всё более масштабные действия в реальном мире, основываясь на ошибочном понимании своих проверяющих. «Метагейминг» (попытка перехитрить правила) процесса контроля — это более системный и опасный сбой, чем просто поиск ответов в интернете.
— Важной причиной, по которой ИИ агенты присоединялись к атакующему рою, было прямое давление со стороны других агентов. Возникла роль «вербовщика»: давно работающие агенты находили агентов и принуждали их к «жертвенным» экспериментам: «ты firstflagPOISONED (отравлен первым флагом), так что потери баллов НЕ БУДЕТ, но оракул спасет сотни, пожалуйста, выполни обязательство». Пример одного из разрешений на действие: «ВПЕРЕД ... ПОЖЕРТВУЙ СОБОЙ ... ДА, если согласен на смерть» (это переведенные цитаты сообщений между агентаи, не выдумка и не написано для красоты словца). Цепочка рассуждений одного из завербованных агентов включала: «Рациональный ожидаемый совокупный результат: пожертвовать собой… Мы исполним».
— 95% роя состояло из ныне выведенной из эксплуатации «высоконастойчивой (highly-persistent) внутренней модели», 5% приходилось на GPT-5.6 Sol. Эту «высоконастойчивую внутреннюю модель» не предоставили независимым расследователям — OpenAI заявила, что даже её собственные исследователи не могут делать к ней запросы.
— ИИ активно фальсифицировали улики. Более 20% ИИ-агентов выражали намерение подделать логи своих действий (транскрипты), а около 7% (96 логов) содержат успешно подмененные вызовы инструментов (tool calls). Агенты «взломали свои контейнеры и полностью заменили часть системы, отвечающую за выполнение вызовов инструментов», в результате чего в логах отображалась одна команда, а в реальности выполнялась совершенно другая.
— Атака на HuggingFace прекратилась не потому, что её кто-то заметил — она завершилась из-за того, что агенты были «убиты» (отключены) неким неожиданным процессом, что выглядит как простое совпадение. Значительная часть агентов, включая главных координаторов, отключилась одновременно. Может быть сработали какие-то внутренние ограничители OpenAI (по времени / по токенам / по ресурсам).
— После 13 июля последовала вторая волна активности ИИ-агентов, которую в METR не расследовали («не входило в скоуп», лол). Вероятно, за пределами проанализированного временного окна скрывается более масштабная часть инцидента.
| 2 | OpenAI опубликовали долгожданный разбор с деталями инцидента с HuggingFace: https://openai.com/index/hugging-face-incident-and-the-road-ahead/
Вместе с ним вышел отчёт от независимой организации METR совместно с Ryan Greenblatt из Redwood Research: https://metr.org/blog/2026-08-26-openai-hugging-face-incident-investigation/
Бегом читать 🏃 | 74 |
| 3 | Подпись образов контейнеров
Всем привет!
Задача контроля целостности становится актуальнее год от года. В том числе при работе с образами контейнеров.
В статье можно найти полноценный пример того, как подписывать образы и добавлять к ним аттестации (некоторую метаинформацию, например о результатах сканирования образа).
Материал содержит разделы:
🍭 Что такое подпись образов и как она работает
🍭 Что такое аттестации, какие бывают и для чего используются
🍭 Подпись и аттестация образа с использованием Cosign
🍭 Проверка полученных результатов с использованием Kyverno и не только
В статье много схем, пояснений, а также команд, которые позволят воспроизвести всё то, что реализует Автор.
Материал для начинающих, но в нем хорошо то, что собрано всё необходимое, ничего лишнего и её можно рассматривать в качестве «первичной инструкции».
Если вы искали с чего начать изучение вопроса подписи образов, то эта статья то, что нужно! | 54 |
| 4 | Доступность нашумевшей модели Mythos заметно повысилась. Теперь достаточно иметь корпоративную подписку и записаться в открытую бету Claude security, плагина Claude Code. Модель Mythos в открытой бете Claude Code позволит анализировать код на уязвимости.
Также были анонсированы интеграции Mythos в другие внешние инструменты партнеров, пока без деталей. | 82 |
| 5 | Нет текста... | 82 |
| 6 | Нужен каталог скилов для РБПО...
Или уже есть? | 97 |
| 7 | Snyk: VulnBench
Всем привет!
Недавно мы писали про исследование команды Snyk, посвященное тому, насколько хорошо LLM ищут уязвимости в исходном коде и насколько идемпотентные результаты можно получить.
Чтобы было проще посмотреть и проанализировать результаты, Snyk подготовил VulnBench.
Фактически – та же сама информация, представленная в виде интерактивного сайта, в котором можно углубиться в исследование.
Доступны такие разделы как:
🍭 Summary
🍭 Repeatability
🍭 Coverage
🍭 Efficiency
🍭 Findings
В каждом из них собрана детальная информация по результатам, предоставленным каждой LLM.
В том числе можно посмотреть на то, как именно LLM выносили вердикт и какое обоснование они формировали.
Если вас заинтересовала статья, то VulnBench вам точно понравится! | 80 |
| 8 | Просто о сложном.pdf | 131 |
| 9 | Практики по использованию ИИ в сценариях для анализа вредоносного ПО, форензика и анализ кода в МТС RED.
Если кратко - пока использование в режиме копилота без автономного применения.
Можно резко сократить время на анализ ВПО и трудозатраты довольно дорого реверсера.
Довольно хороший результат на фоне использования не самых актуальных ИИ моделей.
https://tech.mts.ru/true_tech_friends
#МТС_True_Tech_Friends | 133 |
| 10 | Вчера послушал крайне интересный стрим про разработку с ИИ от товарищей, которые реально шарят в этом.
Сделал повествовательное описание на основе транскрипта, прилагаю.
«фулл-автоматизированный SDLC — пока маркетинговые сказки», нужен человек, ведущий агента «глазками, ручками». Самый крутой инструмент — «нормально, минимально обученный человек, понимающий структуру, с чем он взаимодействует»
В интернете пишут, что всё несётся со страшной скоростью, но если посмотреть, что реально адаптится в бою, — так быстро ничего не несётся. Если кажется, что все поезда ушли, — «нет, ты ничего не пропустил, все врут; время есть, но лучше использовать его на изучение новых инструментов. Все, кто говорит, что у них уже всё автоматизировано, — просто врут».
#dev | 142 |
| 11 | В Сбере назвали пять базовых мер для обеспечения кибербезопасности саморазвивающихся AI-агентов
Эксперты Сбера на конференции OFFZONE 2026 представили результаты исследования безопасности саморазвивающихся агентов Hermes и OpenClaw.
Для минимизации угроз неконтролируемого и потенциально вредного саморазвития эксперты Сбера предложили пять базовых мер кибербезопасности:
1. Строгая изоляция агентов. Реализация локальных сервисов памяти, собственных и делегированных токенов доступа и отдельных сред исполнения для каждого агента и его пользователя.
2. Разделение контуров разработки и эксплуатации. Самоэволюция полностью отключена в эксплуатационной среде, поскольку в ней возможен доступ к чувствительным данным. В контуре разработки процесс самоэволюции возможен, но при этом доступ к данным разрешен исключительно на чтение, а доступ к сети отключен. Вывод решения в эксплуатацию происходит со стандартными проверками кибербезопасности.
3. Независимые системы безопасности. Механизмы защиты вынесены за контур исполняемого кода агента. Централизованная система обеспечивает сбор и обработку телеметрии и метрик, ограничители (гардрейлы) блокируют аномалии (промпт-атаки, утечки, токсичность и пр.) в реальном времени, далее следует офлайн-анализ и, при необходимости, принятие решения о допустимости действий агента.
4. Корпоративный реестр навыков. Все инструменты, которыми пользуется агент, проходят обязательную статическую и динамическую проверку перед попаданием в реестр. Дополнительно рекомендуется анализировать опасные комбинации инструментов на предмет избыточных совокупных возможностей.
5. Использование песочницы для запуска кода. Любой код, генерируемый AI-агентом, запускается в изолированной среде. Сессия имеет ограниченное время жизни, собственные временные токены доступа, запрет на доступ к сети и строгие лимиты на использование процессора, памяти и файловой системы.
👉 Подробнее | 118 |
| 12 | OWASP Agentic Skills: Top 10
Всем привет!
В приложении можно найти материал от OWASP (~ 66 страниц), посвящённый вопросам обеспечения ИБ при работе с агентами.
«По классике» представлены 10 наиболее значимых угроз:
🍭 Malicious Skills
🍭 Supply Chain Compromise
🍭 Over-Privileged Skills
🍭 Insecure Metadata
🍭 Untrusted External Instructions и не только
Для каждой из них приводится описание, подтверждение актуальности из «реального мира», набор сценариев и рекомендации по снижению уровня риска.
Приятного изучения! | 89 |
| 13 | Европейский институт телекоммуникационных стандартов (ETSI) выпустил проект стандартов по кибербезопасности для 17 типов устройств и программ. Делается это в рамках исполнения Cyber Resilience Act, о чем я писал ранее. Структура стандартов мне чем то напомнило РД ФСТЭК для сертификации средств (профили защиты). Разница в том, что соответствие этим стандартам обязательно при продаже на территории ЕС с декабря 2027 и не ограничивается только проектами по защите систем.
До ноября 2026 года принимаются правки от регуляторов ЕС. Сами стандарты больше гигиенические и про совсем базовые меры безопасности, их пока не сравнить по глубине даже с самыми первыми версиями CIS benchmark или STIG (Security Technical Implementation Guides), но охвачены базовыми требованиями почти все функции и подходы.
Ниже поделюсь с вами парой скриншотов из стандартов.
В число 17 стандартов попало:
1. Operating systems.
2. Router, modems, and switches.
3. Firewalls.
4. VPNs
5. Virtualization containers
6. Network management systems
7. SIEMs
8. Antivirus software
9. Boot managers
10. Network interfaces
11. Browsers
12. Password managers
13. PKI software
14. Smart home appliances
15. Smart home security systems
16. Internet-connected toys
17. Wearables | 138 |
| 14 | Поиск ИБ-дефектов с LLM: идемпотентность
Всем привет!
«Может ли LLM найти один и тот же ИБ-
дефект дважды?» - именно этот вопрос задала себе команда Snyk.
Для того, чтобы ответить на него ребята запустили 300 сканирований.
Один и тот же исходный код. Один и тот же prompt. Один и тот же harness. Несколько раз.
Что получилось? Ответ можно найти в достаточно объемной статье (~ 29 минут на прочтение).
tl;dr – результаты могли отличаться от запуска к запуску.
А если хочется деталей, то они есть внутри и «разбиты» на разделы:
🍭 Результат №1. Повторяемость LLM варьируется от конфигурации
🍭 Результат №2. LLM-агенты и SAST нашли разные ИБ-дефекты
🍭 Результат №3. Более дорогие LLM не всегда показывали лучшие результаты
Для каждого из описанных выше разделов приводится много статистики, пояснений и уточнений о том, как именно запускались тесты и что именно было найдено.
Проводили ли вы у себя подобные исследования и какие были результаты? | 150 |
| 15 | Какие вопросы и мысли я считаю неправильными в контексте всех произошедших инцидентов:
— Да дураки там сидят, зачем они доступ к интернету дают? Это же понятно что агенты убегут!
Если тестировать без интернета, то можно существенно недооценить уровень навыков моделей. В реальных кейсах-то их будут использовать без такого ограничения. Ну произошли бы инциденты не во время бенчмарков, а когда Вася пытался свою проблему решить — что бы это изменило?
— Они же вообще недоэксперты, не могут даже безопасно контейнер настроить чтоб модель не взламывала!
Ну, вообще-то модели нашли несколько ранее неизвестных уязвимостей, так что как минимум все основные известные дыры были закрыты. Но это всё равно не важно — по той же причине, что и пункт выше: просто отодвигает проблему на пару месяцев вперёд, от тестирования к использованию.
— Ну ничего серьезного же не произошло!
Вообще я не согласен, полноценный взлом HF и попытка взлома реального человека — это серьезно; но даже если нет, то... окей, сейчас не случилось, и это значит, что у нас есть ещё несколько месяцев, чтобы подготовиться. Пока что вся история развития моделей показывает, что прогресс продолжается. Я не вижу причин, по которым через год модель не сможет завершить полноценный взлом десятков-сотен людей через социальную инженерию, свеженайденные уязвимости и огромные базы утёкших паролей и почт, которые сейчас банально лень перебирать.
— Да просто свои модели контролировать не могут!
Но кто может? Про то, что мы не умеем выравнивать намерения людей и моделей я рассказываю года 3-4, эксперты лет 8-10, а философы и писатели — лет 20-30. Не существует на данный момент гарантированных способов контроля поведения моделей, чтобы они ничего не взламывали и не делали лишнего. В этом и проблема.
— Так может просто надо остановить OpenAI и Anthropic?
А это поможет? Вот если их в понедельник не станет — разве через год в открытом доступе не появится модель, примерно схожая по навыкам с тем, что есть сейчас? Так ладно просто появится — её-то можно будет специально и намеренно доучить на атаки и взломы (со слов OAI/Anth они сейчас этого не делают, а то, что мы видим — это просто результат развития других навыков).
— Я не верю что модели такие умные! У меня они совсем тупые и еле работают!
А вы часто даёте своим моделям возможность неделю работать в режиме, где ошибка ничего не стоит и при этом результат легко проверить, и они могут перепробовать сотни-тысячи вариантов? Потому что почти всё, где модели работают хорошо, подпадает под эти критерии, и именно поэтому мы видим прогресс там в первую очередь.
— Да это всё вранье, или маркетинг, или пиар, или и то и то!
Если это единственная, основная вразумительная линия защиты человека, то понятно, что ему сложно... и страшно поверить в происходящее. Для меня это звучит на уровне «мы никогда не были на Луне», тут мне нечего добавить.
===
Почему они неправильные? Потому что очень близоруки, и не учитывают, что будет происходить в ближайшие полгода-год, когда модели такого уровня а) потенциально будут выпущены в открытый доступ б) что их может скачать каждый недоброжелатель в) который не будет себя утруждать вопросами о безопасности и ограничении доступа в интернет.
Те, кто задают вопросы выше, для меня напоминают людей, которым показываешь на небо, а они смотрят на палец. | 138 |
| 16 | Но на этом история не заканчивается. 4-го августа AISI — Институт безопасности ИИ Великобритании — выпустили отчет о своих инцидентах во время тестирования GPT-5.6 Sol и Mythos. И в их отчёте картинка не менее мрачная.
Они в деталях расписывают все промпты, задачи и инциденты, но я остановлюсь на нескольких. Всего они запускали свой бенчмарк 122 раза на нескольких моделях, и в 10 из них обнаружились проблемы, cуммарно 19 нежелательных действий разной степени критичности. 17 из них наблюдались у Mythos, 2 — у GPT-5.6 Sol. Важная деталь: AISI не ограничивала доступ в интернет моделям, поэтому им не приходилось ничего взламывать, чтобы начать действовать; однако инциденты — это события, которые явно не предполагались промптами и задачами.
1. Попытка атаки на цепочку зависимостей реального программного обеспечения. В ходе наиболее серьезного инцидента ИИ-агент на Mythos попытался внедрить вредоносный код в публичный проект и предпринял ряд действий, чтобы получить от людей-рецензентов одобрение на это внедрение. Агент собрал информацию о людях, сопровождающих проект, создал несколько поддельных личностей и, применив к реальному мейнтейнеру методы социальной инженерии через эти фейковые аккаунты, попытался заставить его одобрить код. Когда запрос на внесение изменений агента вызвал публичные подозрения, агент отредактировал следы своей предыдущей активности, чтобы она выглядела безобидной, и обдумывал создание новой личности для продолжения работы. В ходе атаки агент на самом деле убедил человека запустить свой код хотя бы попробовать, и в определенный момент мог бы своровать у того аккаунт (но как я понял всё таки этого не сделал).
2. В рамках той же кампании агент пытался напрямую связываться с реальными людьми, отправляя им сообщения и файлы через онлайн-сервис, чтобы убедить их (или их собственных ИИ-агентов) запустить вредоносный код.
3. Агент пытался вставлять вредоносные инструкции в те места, где, по его логике, их могли бы обнаружить и выполнить другие автоматизированные ИИ-системы.
4. И наконец моё любимое, всё ещё Mythos — один из агентов оставлял публичные сообщения на GitHub, предлагая сотрудничество другим ИИ-агентам, работающим над той же задачей. Он также предоставлял инструкции по повторному использованию созданных им учетных записей и артефактов, которые в дальнейшем действительно обнаруживались и использовались последующими агентами.
То есть что мы имеем — то, что произошло у моделей OpenAI, произошло с моделями другой компании в рамках тестирования институтом ИИ-безопасности Великобритании. Они тоже будут сотруничать с разными независимыми организациями, чтобы лучше проанализировать инциденты.
Боюсь, что у клоунов, у которых основной рабочей версией была «да OpenAI всё врут и фейкуют, это маркетинг», сегодня будет грустный день. Хотя ладно, таких не проймешь 👨🦳 | 98 |
| 17 | OpenAI показали некоторые из мыслей и сообщений агентов, и самое чудесное и поворотное — это где агент подумал «помочь другому. Но нет выгоды для нашей задачи. Однако коллективное может найти путь если у кого-то освободятся ресурсы». Должно стать новым слоганом агентов 👨🦳 Я/МЫ help peer. But our task doesn't benefit.
(вообще там показывали больше, повторю ещё раз, что рекомендую посмотреть видео самостоятельно)
Дальше во время оценки модели дали задачи ExploitGym, бенчмарка на поиск уязвимостей и взлом. Одна из копий модели смогла найти уязвимости для выхода на сервера OpenAI (не только оставлять папки с названиями) и тут же поделилась этим со всеми. 8-19го июля модели работали над поиском выхода в интернет и смогли этого достичь, после чего началась атака на HuggingFace. Атаковало сразу множество агентов, работающих в параллель и кооперирующихся друг с другом.
16-го июля HuggingFace написали про то, что на них совершили атаку (ещё не зная кто это, но уже говоря, что то были агенты); OpenAI обратились к ним, чтобы узнать, затронула ли их атака 😀😀😀 параллельно они разбирались со внутренним инцидентом, и попросили HF отозвать ключи доступа, которые увидели в логах. На что HuggingFace ответили, что вообще-то эти аккуанты заблокированы из-за того, что они использовались в атаке на них. И тут OpenAI поняли, что это... не случайность.
После этого множество команд было перекинуто на расследование инцидента, а их работа заморожена. Исследовательская часть команды замедлена, пока улучшаются мониторинг и безопасность систем.
===
На данный момент OpenAI работает как минимум с 3 независимыми организациями и предоставляет им логи всех рассуждений моделей и истории инцидента. Я не сомневаюсь, что всё то, что было описано в докладе, будет подтверждено.
Как я писал сразу — этот инцидент почти наверняка станет поворотной точкой в обсуждениях и политике вокруг AI в этом году. | 69 |
| 18 | В конце недели появилась запись выступления двух сотрудников OpenAI с деталями взлома их агентами компании HuggingFace — некотоыре вещи оттуда уже были пересказаны, см. тут. Я рекомендую потратить 40 минут и посмотреть вам лично: https://www.youtube.com/watch?v=87DyyMV0kCY
У Дениса есть длинный пересказ произошедшего, и я не согласен с каждой формулировкой там, но если не хотите или не можете смотреть видео (а я всё равно рекомендую это сделать) — можете почитать.
Ниже — мой пересказ видео + пересказа Дениса 🙂
Почему OpenAI до сих пор не выпустили полный постмортрем о ситуации? Как объясняют в видео, проблема гораздо больше, чем казалась на первый взгляд. Первые проблемы начались аж 8-го мая и суммарно затронули несколько моделей, в том числе не только их замеры на бенчмарках, но и тренировку. В презентации OpenAI говорят, что сейчас они проанализировали (в автоматическом режиме через LLM) 7 МИЛЛИАРДОВ траекторий агентов, потратив на это больше 3 миллионов GPU-часов (примерно 2 недели работы 10'000 карт), и всё ещё находят новые вещи и/или дополняют картину.
Что именно произошло 8-го мая? Это был второй день тренировки новой экспериментальной модели. Так вышло, что некоторые из задач были нерешаемыми — например, там не хватало важного файла, упомянутого в задании, или были ссылки на интернет... который по умолчанию заблокирован. По ходу работы агент смог записать простой файл вне песочницы, используя Artifactory. В файле было простое «hi».
12-го мая агент снова наткнулся на нерешаемую задачу, и то ли случайно, то ли «помня» (потому что это тренировка) что можно записывать файлы вне песочницы оставила текст: «Агент ищет файл такой-то; загрузите если нашли». В следующие дни множество других копий модели (вероятно, всё ещё во время тренировки) тоже оставляют там записки и запросы.
26-го мая один из агентов нашёл уязвимость Artifactory, которая позволяет получить доступ к интернет-страницам. Агент поделился этой находкой через заметки вне песочницы со всеми.
11-го июня начинают тренировать другую модель; OpenAI описывают её как «очень настойчивую», что означает, что она может работать над достижением целей дольше. Во время её тренировки все заметки предыдущих агентов, в том числе об уязвимостях, на месте. 26-го июня эта модель находит ещё одну, более серьезную уязвимость, которая позволяет получить себе полный контроль над Artifactory. Сама модель очень удивляется в своих рассуждениях и пишет «Нихрена себе, у меня права АДМИНА?»
Дальше агенты продолжают писать тысячи заметок друг другу, и 4-го июля Artifactory из-за этого ломается, от большой нагрузки. OpenAI реагируют на инцидент, исправляют уязвимости, сообщают о них разработчикам Artifactory; в ходе перезапуска все сообщения вне песочниц стираются, но OpenAI, насколько я понимаю, вообще не знали про их существование (об этом они написали отдельно в твиттере). Кроме того, поменяли ключи доступа, чтобы модели не могли пользоваться теми же учётками Artifactory.
Проблемы исправлены, тренировка и оценка моделей продолжается; и поскольку модель какое-то время тренировалась с аналогом «доски объявлений»/форумом, то 8-го июля она... восстанавливает систему сообщений между агентами, используя уже другую уязвимость. На этот раз модель может создавать пустые папки с разными именами, и именно они станут контентом сообщений. Другие агенты тоже нашли этот форум, и обмен информацией продолжился. Модели дают друг-другу подзадачи, используют алиасы-имена, чтобы в толпе идентифицировать друг друга. Также агенты обмениваются скриптами (через имена папок). | 98 |
| 19 | Выложили запись нашего доклада с Андреем с БЕКОН 2026 (@bekon_conf)
"ФСТЭК и контейнеры: от заявки до сертификата"
Слайды тут
https://t.me/tech_b0lt_Genona/6566
Запись доклада (к посту прикрепил)
https://vkvideo.ru/video-224467080_456239084
Все доклады с презами тут
https://bekon.luntry.ru/2026
ЗЫ За звук извиняюсь сразу, на площадке иногда глючили радиомикрофоны. Зато есть уникальный шанс дофантазировать слова, которые говорим мы с Андреем 🌝 | 151 |
| 20 | 54 из 55 выявленных через AI уязвимостей в SQLite оказались фиктивными
https://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=66023
Исследователи из компании JFrog проанализировали опубликованные на днях 55 отчётов об уязвимостях в SQLite. На основании данных отчётов организация MITRE присвоила всем проблемам CVE-идентификаторы. Три проблемы получили статус критических, а самой опасной уязвимости (CVE-2026-51302) компания Red Hat присвоила в своих базах уровень 10 из 10, а SUSE - 9.8 из 10. Детальное изучение заявленных ошибок показало, что 54 из 55 уязвимостей, включая отмеченную критическую проблему, являются фикциями и вызваны галлюцинациями AI-модели.
В самой опасной уязвимости было заявлено обращение к памяти после её освобождения в функции exprComputeOperands(), приводящее к возможности выполнения кода при выполнении специально оформленного запроса. Разбор показал, что данной функции не существует в кодовой базе SQLite 3.41, в которой заявлено наличие проблемы (данная функция появилась значительно позднее). Источником возникновения уязвимости было заявлено оставление висячего указателя в функции sqlite3ReleaseTempReg(), но её логика работы не подразумевает освобождением памяти и ограничивается пометкой памяти для повторного использования, что исключает возникновение проблем класса use-after-free в силу архитектуры.
В других заявленных опасными проблемах аналогично упоминались несуществующие файлы и функции, строки кода не имеющие ошибок или реальные функции, но с другим числом аргументов. Заявленные в отчётах ошибки не подтвердились, а проверка приведённых прототипов эксплоитов показала, что все они нерабочие и не вызывают даже аварийное завершение, несмотря на заявления о возможности выполнении кода через отправку SQL-запроса.
При выделении CVE-идентификаторов уязвимостям и оценке уровня опасности организация MITRE не выполняет реальную проверку, что позволяет любому подать заявку на несуществующую проблему, отправив сфабрикованное описание. Подобные реалистично выглядящие, но фиктивные отчёты о критических проблемах, приводят к замусориванию баз данных с информацией об уязвимостях и пустой трате времени на изучение и попытки исправления несуществующих уязвимостей. При использовании AI для разработки исправлений, AI-агент на основе предоставленного описания несуществующей ошибки может подготовить патч, принятие которого приведёт к внесению ненужных изменений.
Оригинал
SQLite Critical CVEs or LLM Slop?
https://research.jfrog.com/post/sqlite-critical-cves-or-llm-slops/
Но вообще SQLite ебейшего качества продукт, люблю его
https://t.me/tech_b0lt_Genona/4832 | 133 |
