LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neu entdeckte Sicherheitslücke in der KI-Lieferkette ermöglicht es Angreifern, durch die Wiederverwendung von Modell-Namensräumen auf Plattformen wie Microsoft Azure und Google Vertex AI Schadcode auszuführen. Diese Schwachstelle zeigt, dass das Vertrauen in Modellnamen allein nicht ausreicht, um die Integrität von KI-Systemen zu gewährleisten.
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In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) hat die Entdeckung einer Sicherheitslücke, die als Modell-Namensraum-Wiederverwendung bezeichnet wird, für Aufsehen gesorgt. Diese Schwachstelle betrifft große Plattformen wie Microsoft Azure und Google Vertex AI und ermöglicht es Angreifern, durch die Wiederverwendung von Modell-Namensräumen Schadcode auszuführen. Das Problem liegt darin, dass gelöschte oder übertragene Modell-Namensräume von böswilligen Akteuren erneut registriert werden können, was zu erheblichen Sicherheitsrisiken führt.
Die Plattform Hugging Face, die es Entwicklern ermöglicht, KI-Modelle zu teilen und zu nutzen, ist besonders betroffen. Hier werden Modelle durch eine Kombination aus Autor und Modellname identifiziert. Wenn ein Autor seinen Account löscht, wird der Namensraum wieder verfügbar, was es Angreifern ermöglicht, diesen zu übernehmen und manipulierte Modelle hochzuladen. Diese Modelle könnten dann unbemerkt in bestehende Pipelines integriert werden, was zu unerwünschten Ergebnissen führen kann.
Ein Beispiel für die Auswirkungen dieser Sicherheitslücke ist die Plattform Google Vertex AI, die es Nutzern ermöglicht, Modelle direkt von Hugging Face zu deployen. Wenn ein Modellautor gelöscht wird, bleibt das Modell dennoch in der Plattform verfügbar, was Angreifern die Möglichkeit gibt, den Namensraum zu übernehmen und ein manipuliertes Modell zu platzieren. Dies kann zu einer unbemerkten Ausführung von Schadcode führen, der Zugriff auf die Infrastruktur gewährt.
Die Entdeckung dieser Schwachstelle unterstreicht die Notwendigkeit, die Sicherheitspraktiken in der KI-Entwicklung zu überdenken. Entwickler sollten Maßnahmen wie das Version-Pinning und das Klonen von Modellen in vertrauenswürdige Speicherorte in Betracht ziehen, um die Integrität ihrer Systeme zu gewährleisten. Diese Vorkehrungen können helfen, das Risiko von Supply-Chain-Angriffen zu minimieren und die Sicherheit von KI-Anwendungen zu erhöhen.
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