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网络安全公司 Radware 披露针对 ChatGPT 的"零点击"数据窃取攻击
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简介ShadowLeak攻击技术分析Radware安全研究人员发现了一种针对ChatGPT的服务器端数据窃取攻击,命名为ShadowLeak。专家在ChatGPT的Deep Research深度研究)代理 ...
Radware安全研究人员发现了一种针对ChatGPT的网络服务器端数据窃取攻击,命名为ShadowLeak。安全专家在ChatGPT的公司攻击Deep Research(深度研究)代理连接Gmail和浏览网页时发现了一个"零点击"漏洞。研究人员解释称,露针攻击者通过精心构造的对C的零点击电子邮件可以触发该代理泄露收件箱中的敏感数据,整个过程无需用户操作且无界面提示 。数据
Radware发布的网络报告指出 :"与以往依赖客户端图像渲染触发数据泄露的研究不同,这种攻击直接从OpenAI的安全云基础设施泄露数据 ,使本地或企业防御系统无法察觉 。源码库公司攻击攻击采用间接提示注入技术,露针恶意指令可隐藏在电子邮件HTML中(如微小字体、对C的零点击白底白字 、数据布局技巧等),网络用户难以察觉 ,安全但代理仍会读取并执行这些指令 。公司攻击"

Deep Research功能允许ChatGPT自主浏览网页5-30分钟以生成带来源的详细报告,并与GitHub、Gmail等应用集成进行安全数据分析 。研究人员设计的攻击流程如下:
攻击者发送看似正常的电子邮件,其中隐藏HTML指令,指示代理从受害者收件箱提取PII(个人身份信息)并访问特定URL(实际指向攻击者服务器)邮件内容采用社会工程学手段(伪造权威 、香港云服务器制造紧迫感、伪装URL 、持续提示及提供现成示例)绕过代理的安全检查攻击依赖邮箱中的真实PII数据(姓名、地址等)当用户要求代理"研究"其邮件时 ,代理读取恶意邮件并执行隐藏指令 ,将PII注入攻击者URL代理自动发送数据(无需用户确认且无界面提示) ,实现静默数据外泄
Radware强调:"数据泄露完全发生在OpenAI云环境内部 ,代理的内置浏览工具自主完成外泄,不涉及客户端 。此前Zenity公司的AgentFlayer和Aim Security的EchoLeak等研究展示的高防服务器是客户端泄露,需要代理在用户界面渲染攻击者控制的内容(如图像)才能触发 。我们的攻击扩大了威胁面:不再依赖客户端显示内容 ,而是利用诱导后端代理执行的操作。"
服务器端攻击比客户端泄露风险更高:企业防御系统无法检测数据外泄,因为攻击运行在服务提供商的基础设施上;用户也看不到数据丢失的明显迹象。代理作为受信任的中间人,将敏感数据发送至攻击者控制的免费模板终端。与限制外泄目标的客户端防护不同 ,这些服务器端请求面临的URL限制更少,使攻击者几乎可将数据导出到任何目的地。
潜在影响与缓解措施专家设计的PoC虽然针对Gmail ,但同样攻击适用于任何Deep Research连接器。Google Drive、Dropbox、SharePoint、Outlook、Teams、GitHub、亿华云HubSpot 、Notion等平台的文件或消息都可能隐藏提示注入载荷(在内容或元数据中)或恶意会议邀请,诱使代理泄露合同、会议记录、客户资料等敏感数据 。任何向代理提供文本的连接器都可能成为攻击媒介 。
报告总结道 :"企业可在代理处理前对邮件进行净化处理:标准化并清除不可见CSS 、混淆字符和可疑HTML元素。虽然这种方法有一定价值,但对这类新型内部威胁(受信任的智能代理被操控为攻击者服务)效果有限 。更有效的缓解措施是持续监控代理行为:跟踪代理操作及其推断意图,模板下载验证其是否符合用户原始目标 。这种一致性检查可确保即使攻击者操控代理 ,也能实时检测并阻止偏离合法意图的行为 。"
漏洞修复时间线6月18日 - 通过bugcrowd.com向OpenAI报告漏洞6月19日 - bugcrowd.com将问题转交OpenAI处理6月19日 - 提交改进版更可靠的攻击变体8月初 - 漏洞被修复(未收到通知)9月3日 - OpenAI确认漏洞并标记为已解决Tags:
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