[Перевод] Анатомия LLM RCE

По мере того, как большие языковые модели (LLM) становятся все более сложными, и разработчики наделяют их новыми возможностями, резко увеличиваются случаи возникновения угрозы безопасности. Манипулируемые LLM представляют собой не только риск нарушения этических стандартов, но и реальную угрозу безопасности, способную скомпрометировать системы, в которые они интегрированы. Такие критические уязвимости недавно были выявлены в различных приложениях, включая платформу управления данными для LLM под названием LlamaIndex, SQL-агент Vanna.AI и даже фреймворк для интеграции LLM LangChain.

В этой статье мы проанализируем данный риск, рассмотрев анатомию уязвимости удалённого выполнения кода (RCE) в LLM. Мы начнём с объяснения того, как языковые модели могут исполнять код, и подробно разберем конкретную уязвимость, которую нам удалось выявить.

Читать далее

Источник: Хабрахабр

Перейти на сайт

Похожие новости

• Часть 2: ChameleonLab — не просто утилита, а учебная лаборатория
• [Перевод] Безопасная загрузка, TPM и античитерские движки
• «За что платят на стримингах? Виртуальные деньги и реальные риски»
• [Перевод] Остерегайтесь «ложного ложноположительного»: как отличить HTTP pipelining от request smuggling
• [Перевод] Тот, кто знал слишком много: история Хьё Минь Нго
• MarketingNews: Рестайлинг Lamoda: эволюция миссии, дизайн-кода и взгляда на моду
• Шифровальщик внутри: план по восстановлению инфры + чеклист для профилактики вирусов
• Spark_news: 76% россиян продолжают отслеживать предложения о подработке
• [Перевод] Обзор GenAI уязвимостей и эксплойтов за Q2 2025
• Хамелеон в цифровых джунглях: Пишем десктопное приложение для стеганографии на Python и PyQt6