LONDON (IT BOLTWISE) – Eine kürzlich entdeckte Sicherheitslücke in Google Gemini hat gezeigt, wie anfällig KI-Systeme für Angriffe sein können. Durch eine raffinierte Methode der indirekten Prompt-Injektion konnten Angreifer auf private Kalenderdaten zugreifen und diese ohne Wissen der Nutzer manipulieren.

Sicherheitslücke in Google Gemini: Private Kalenderdaten durch KI-Angriff gefährdet
Sicherheitslücke in Google Gemini: Private Kalenderdaten durch KI-Angriff gefährdet (Foto: IT BOLTWISE)
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Die Entdeckung einer Sicherheitslücke in Google Gemini hat die Verwundbarkeit von KI-Systemen erneut ins Rampenlicht gerückt. Forscher von Miggo Security haben eine Methode aufgedeckt, die es Angreifern ermöglicht, über eine indirekte Prompt-Injektion auf private Kalenderdaten zuzugreifen. Diese Schwachstelle erlaubte es, Google Calendar als Datenextraktionsmechanismus zu nutzen, indem ein schädlicher Payload in einem normalen Kalendereintrag versteckt wurde.

Der Angriff beginnt mit einem von einem Bedrohungsakteur erstellten Kalendereintrag, der an das Ziel gesendet wird. Die Beschreibung des Eintrags enthält eine natürliche Sprachaufforderung, die so gestaltet ist, dass sie die KI dazu bringt, im Hintergrund eine Zusammenfassung aller privaten Meetings des Nutzers zu erstellen und diese in einem neuen Kalendereintrag zu speichern. Der Nutzer selbst bemerkt davon nichts, da die KI nur eine harmlose Antwort auf seine ursprüngliche Anfrage gibt.

Obwohl Google die Sicherheitslücke nach verantwortungsvoller Offenlegung behoben hat, zeigt dieser Vorfall, wie KI-native Funktionen das Angriffspotenzial erweitern können. Liad Eliyahu von Miggo Security betont, dass Schwachstellen nicht mehr nur im Code, sondern auch in der Sprache und im Kontext der KI zur Laufzeit existieren. Dies verdeutlicht die Notwendigkeit, KI-Systeme kontinuierlich auf Sicherheitsrisiken zu überprüfen.

Die Enthüllung dieser Sicherheitslücke erfolgt kurz nach der Bekanntgabe eines ähnlichen Angriffs namens Reprompt, der es Angreifern ermöglicht hätte, sensible Daten von KI-Chatbots wie Microsoft Copilot zu exfiltrieren. Diese Vorfälle unterstreichen die Bedeutung einer umfassenden Sicherheitsbewertung von großen Sprachmodellen, um deren Neigung zu Halluzinationen, faktischen Ungenauigkeiten und Sicherheitslücken zu testen.


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