Google Vertex AI 驚現 ModeLeak 漏洞 可提權竊取模型資料

Palo Alto Networks（簡稱 Palo Alto）近日發布一份重要安全報告，揭露 Google Vertex AI 平台存在兩個嚴重漏洞，統稱為「ModeLeak」。該漏洞可能導致權限提升及模型資料外洩，使攻擊者有機會存取平台上的敏感機器學習（ML）和大型語言模型（LLM）資料。

自訂作業提權漏洞

研究團隊指出，第一個漏洞存在於 Vertex AI 的自訂作業（Custom Jobs）功能中。攻擊者可透過操縱 Vertex AI Pipelines 中的自訂作業權限，取得遠超預期的存取範圍，包括列舉、讀取和匯出 Google 雲端儲存空間（Cloud Storage）和 BigQuery 資料集的權限。

「透過操縱自訂作業管道，我們發現了一個權限升級路徑，讓我們能存取遠超出預期範圍的資源，」研究團隊在報告中指出。更令人擔憂的是，研究人員成功演示了如何透過自訂程式碼注入，植入反向 Shell 以建立後門。這個問題源於系統賦予服務代理（Service Agent）過於寬鬆的預設權限。

模型感染機制

第二個漏洞則涉及模型外洩風險。攻擊者可將惡意模型上傳至公開儲存庫，一旦該模型被部署，就能滲透環境中的其他敏感模型，形成模型間的感染途徑。研究團隊警告，這種手法特別危險，因為一旦惡意模型部署後，就會滲透到專案中所有其他 ML 和 LLM 模型，包括敏感的微調模型，攻擊者可能竊取儲存在微調適配器（Fine-tuning Adapters）中的專有資訊。

已完成修補

Palo Alto 已將這些發現通報 Google，Google也已完成修補，確保 Google Cloud Platform（GCP）上 Vertex AI 的安全性。為預防類似威脅，Palo Alto 建議企業應實施嚴格的存取控制機制，同時加強監控模型部署流程並定期稽核權限設定。Palo Alto強調，若這些漏洞遭惡意利用，特別是在涉及敏感資料驅動模型訓練和調校的環境中，可能造成廣泛的嚴重後果。

隨著 AI 應用日益普及，各大企業紛紛導入機器學習和大型語言模型，ModeLeak 漏洞的發現再次提醒我們，在追求 AI 創新的同時，資安防護的重要性不容忽視。企業在部署 AI 服務時，不僅要關注模型效能，更要嚴格把關存取權限和部署流程，方能確保 AI 資產的安全。

本文轉載自SecurityOnline.info。