Kelemahan injeksi SQL di aplikasi AI Deepseek menimbulkan risiko signifikan terhadap keamanan data pengguna. Kerentanan ini memungkinkan penyerang untuk menyuntikkan kode SQL berbahaya ke dalam interaksi basis data aplikasi, memungkinkan akses yang tidak sah, manipulasi data, dan kompromi sistem potensial.
Bagaimana SQL Injection bekerja di Deepseek
1. Mengeksploitasi Kerentanan: Serangan injeksi SQL terjadi ketika suatu aplikasi gagal untuk membersihkan input pengguna dengan benar, memungkinkan penyerang untuk menanamkan perintah SQL berbahaya ke dalam input ini. Dalam kasus Deepseek, jika input pengguna secara langsung digabungkan ke dalam kueri SQL tanpa validasi, penyerang dapat menyuntikkan kode berbahaya untuk memanipulasi database.
2. Akses Tidak sah: Dengan menyuntikkan kode SQL berbahaya, penyerang dapat mem -bypass mekanisme otentikasi dan mendapatkan akses langsung ke database Deepseek. Ini memungkinkan mereka untuk mengekstrak data pengguna yang sensitif, seperti log obrolan, pola penekanan tombol, dan informasi perangkat, yang disimpan di server di Cina [1] [4].
3. Manipulasi dan Penghapusan Data: Penyerang dapat mengubah atau menghapus catatan database, termasuk kredensial pengguna dan riwayat obrolan. Hal ini dapat menyebabkan pencurian identitas, penipuan keuangan, atau eksploitasi lebih lanjut dari informasi pribadi pengguna [2] [5].
4. Kompromi Sistem: Kerentanan injeksi SQL juga dapat memungkinkan penyerang untuk meningkatkan hak istimewa dalam sistem. Ini berarti mereka bisa mendapatkan akses administratif, memungkinkan mereka untuk mengendalikan seluruh sistem dan menjalankan tindakan jahat lebih lanjut [6] [8].
Dampak pada Data Pengguna
- Risiko Privasi: Log obrolan yang terpapar dan pola penekanan tombol dapat digunakan untuk membangun profil perilaku terperinci dari pengguna, mengkompromikan privasi mereka dan berpotensi mengungkapkan informasi sensitif seperti kata sandi [1] [6].
- Exfiltration Data: Penyerang dapat mencuri data operasional yang sensitif, termasuk kunci API dan metadata backend, yang dapat digunakan untuk mengakses sistem atau layanan lain yang terhubung ke Deepseek [6].
- Reputasi dan Kepercayaan: Pelanggaran data pengguna dapat merusak reputasi Deepseek dan mengikis kepercayaan pengguna dalam teknologi AI, terutama jika data sensitif diekspos atau dieksploitasi [6].
Pencegahan dan mitigasi
Untuk mengurangi risiko ini, Deepseek harus menerapkan langkah -langkah keamanan yang kuat, seperti:
- Validasi input: Sanitasi input pengguna dengan benar untuk mencegah injeksi kode SQL berbahaya.
- Enkripsi Aman: Meningkatkan metode enkripsi untuk melindungi data pengguna dari akses yang tidak sah.
- Kontrol akses: Menerapkan kontrol akses yang ketat dan membatasi hak basis data untuk mencegah modifikasi yang tidak sah.
- Audit reguler: Melakukan audit keamanan yang sering untuk mengidentifikasi dan mengatasi kerentanan sebelum dieksploitasi [2] [10].
Kutipan:
[1] https://www.bankinfosecurity.com/security-researchers-warn-new-risks-in-deepseek-ai-app-a-27486
[2] https://www.sentinelone.com/cybersecurity-101/cybersecurity/types-of-sql-intection/
[3] https://www.akeyless.io/blog/what-is-an-sql-clection-attack/
[4] https://www.symbioticsec.ai/blog/deepseek-vulnerability-dam-problem-new-context
[5] https://www.crowdstrike.com/en-us/cybersecurity-101/cyberattacks/sql-lection-attack/
[6] https://www.webasha.com/blog/deepseek-database-breach-how-an-open-port-could-have-compromised-miliar
[7] https://securityscorecard.com/blog/a-deep-peek-at-deepseek/
[8] https://brightsec.com/blog/sql-lection-attack/
[9] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht- exposing-the-security-risks-of-deepseek-r1/
[10] https://www.acunetix.com/websitesecurity/sql-intection/
[11] https://www.wiz.io/blog/wiz-research-uncovers-exposed-deepseek-database-leak
[12] https://pentest-tools.com/blog/sql-lection-tacks