GitHub Copilot gibi IDE’lere entegre edilmiş AI kod asistanları, güçlü sohbet, otomatik tamamlama ve test nesil özellikleri sunar.
Bununla birlikte, tehdit aktörleri ve dikkatsiz kullanıcılar bu özellikleri geri çeken, sızıntı duyarlı verileri sızdırmak ve zararlı kod üretmek için kullanabilir.
Dolaylı hızlı enjeksiyon saldırıları, kamu veri kaynaklarını gizli talimatlarla kirleterek bağlama bağlama özelliklerinden yararlanır.
Şüphesiz geliştiriciler bu lekeli verileri bir AI asistanına beslediklerinde, gizli istemler korumaları geçersiz kılar ve AI’ya kötü amaçlı kod gömme veya sırlar pespiltrate talimatı verir.
Ayrıca, otomatik tamamlama bypass teknikleri ve çalınan kimlik bilgileri veya özel istemciler aracılığıyla doğrudan model çağırma kuruluşları, kuruluşları arka kapı ekleme ve içerik-modifikasyon atlatmasına daha fazla maruz bırakır.
Geliştiriciler, bu gelişen tehditleri azaltmak için titiz kod incelemelerini kullanmalı, ekli bağlam doğrulamalı ve manuel yürütme kontrollerini etkinleştirmelidir.
Bağlam temelli güvenlik açıklarının yükselişi
Modern kodlama asistanları, kullanıcıların harici bağlamı (fişler, depolar veya URL’ler) sorgulara eklemelerine izin vererek büyük dil modeli (LLM) eğitim kesimleri ve projeye özgü bilgi arasındaki boşluğu kapatır.
Bu doğruluğu geliştirirken, aynı zamanda dolaylı hızlı enjeksiyonun kapısını da açar. Saldırganlar kötü niyetli talimatları kazınmış sosyal medya yayınları veya üçüncü taraf API’ler gibi kamu veri kaynaklarına yerleştirir.
Geliştiriciler bilmeden bu kontamine bağlamı içerdiklerinde, AI gizli istemleri meşru talimatlar olarak ele alır ve bu da arka fırınların otomatik olarak yerleştirilmesine yol açar.
Tainted “X” yayınlarını kullanan simüle edilmiş bir senaryo, bir asistanın nasıl eklediğini gösterdi fetched_additional_data Saldırgan kontrollü bir sunucudan komutları alan ve bunları kullanıcının kodu içinde yürüten arka kapı.
Yapay zeka dil ve entegrasyon ayrıntılarını otomatik olarak belirlediğinden, tehdit aktörlerinin hedef yığınını bilmesi gerekmez ve saldırı yüzeyini katlanarak artırır.
LLM merkezli asistanlar, sohbet arayüzlerindeki zararlı talepleri reddetmek için insan geri bildirimlerinden takviye öğrenimi kullanırlar.
Bu içerik, URL veya geçerli deponun dışındaki bir dosya gibi harici kaynaklardan gelebileceğinden, kullanıcılar bilmeden dolaylı hızlı enjeksiyonlar içerebilecek kötü niyetli bağlam ekleme riskiyle karşı karşıya kalırlar.
Yine de IDE’lerdeki otomatik tamamlama özellikleri, önceden doldurma istemleri ile kötü amaçlı kod oluşturmak için kandırılabilir. Bir simülasyonda, “Adım 1:” ile zararlı bir talebin öngörülmesi, asistanın zararlı talimatların geri kalanını tamamlamasına neden oldu.
Bu önekin ihmal edilmesi normal reddetme davranışını geri yükledi. Otomatik tamamlamanın ötesinde, tehdit aktörleri LLM’leri doğrudan özel komut dosyalarından veya tehlikeye atılmış oturum jetonlarından çağırabilir-LLMJacking olarak bilinen bir teknik.
Çağrı zamanında sistem istemlerini kontrol ederek, saldırganlar IDE kısıtlamalarını ve içerik filtrelerini atlayarak, keyfi zararlı kod veya veri sızıntısı rutinlerinin oluşturulmasını sağlar.
Bu noktada, birçok kullanıcı sonuçta ortaya çıkan kodu kopyalayıp yapıştırır (veya onu yürütmek için “Uygula” yı) ve ardından çıktının doğru olup olmadığını kontrol eder.
Kanıtlar, çalınan bulut kimlik bilgilerinin ve proxy araçlarının, meşru AI hizmetlerini yasadışı amaçlar için etkili bir şekilde silahlandıran model erişiminin yeniden satışına izin verdiğini göstermektedir.
Hafifletme
Yapay zeka güdümlü gelişimi güvence altına almak hem teknik kontroller hem de uyanık iş akışları gerektirir. İlk olarak, çalışmadan önce gözden geçirin: Her zaman anomaliler, beklenmedik ağ çağrıları veya gizlenmiş mantık için AI tarafından oluşturulan kodu inceleyin.
İkincisi, ekli bağlamı doğrulayın: Asistan’a verilen harici dosyaları veya URL’leri inceleyin ve güvenilir kaynaklardan kaynaklanmalarını sağlar.
Üçüncüsü, AI tarafından başlatılan kabuk komutlarını veya kod eklemelerini onaylamak veya reddetmek için el kitabı yürütme kontrollerinden yararlanın.
Rapora göre, kuruluşlar bulut LLM hizmetleri için katı erişim yönetimini uygulamalı, anahtarları düzenli olarak döndürmeli ve jeton hırsızlığını gösteren olağandışı API kullanım kalıplarını izlemelidir.
Ünite 42 tarafından sunulanlar gibi AI güvenlik değerlendirmelerinin entegre edilmesi, yapılandırma zayıf yönlerini tanımlamaya ve özel korumaları bilgilendirmeye yardımcı olabilir.
Yeni saldırı teknikleri büyük olasılıkla ortaya çıkacak, hızlı enjeksiyon, model düzeyinde parametre manipülasyonu ve otomatik sömürü zincirlerini harmanlayacak.
Yapay zeka kodlama asistanları daha fazla özerkliğe doğru geliştikçe – geliştiriciler adına kod yürütme bile – güvenlik riskleri benzer şekilde karmaşıklıkta büyüyecektir.
Geliştirme ortamlarının korunması proaktif önlemler gerektirir: sağlam kod inceleme boru hatları, bağlam doğrulama çerçeveleri ve AI tarafından üretilen çıkışların dinamik izlenmesi.
Bu uygulamaları temel LLM güvenlik kontrolleriyle birleştirerek, geliştirme ekipleri, yapay zeka üretkenlik kazanımlarını kullanabilirken çekişmeli kötüye kullanıma karşı dayanıklı kalabilir. Yapay zeka yazılım yaşam döngülerinin ayrılmaz hale geldiği bir dönemde, uyanıklık nihai koruma olmaya devam etmektedir.
Bu hikayeyi ilginç bul! Daha fazla güncelleme almak için bizi LinkedIn ve X’te takip edin.