De hentede oplysninger dækker flere aspekter af Google Geminis cloud -behandling, sandkassesikkerhed og relaterede sikkerhedsfunktioner, herunder nogle sammenligninger med aspekter af Codex's tilgang i sandkasse og tilladelser. Følgende detaljerede forklaring er baseret på de indsamlede data.
***
Geminis skybehandling og sandkasse -sikkerhed
Google Gemini anvender en skybaseret AI-behandlingsarkitektur, hvor AI-beregningerne forekommer centralt på Googles skyinfrastruktur. Denne arkitektur giver brugerne mulighed for at køre kode, som Python-scripts, inden for et sandkasset miljø designet til at isolere udførelse og forhindre systemdækkende risici. Geminis sandkasse er bygget ved hjælp af Googles Gvisor-teknologi, en hærdet bruger-rum-kerne, der isolerer kodeudførelse gennem SyScall-filtrering og strenge tilladelser.
Sandboxingmekanismen i Gemini er sofistikeret, hvilket tillader udførelse af vilkårlig python -kode, mens netværket og filsystemfunktionerne begrænser risikoen for dataudstyr eller uautoriseret adgang. Imidlertid opdagede sikkerhedsforskere, at selvom traditionelle sandkasse -slipper er vanskelige, findes der stadig risici i form af informationslækage i selve sandkassemiljøet. For eksempel lykkedes det forskere at udtrække interne binære og dele af Googles proprietære kode fra Geminis sandkasse ved at udnytte muligheden for at læse store filer opdelt i små bidder inden for sandkassens output. Selvom sandkassen begrænser ekstern kommunikation, eliminerer den ikke fuldstændigt informationsoplysningsrisici fra interne aktiver, som det sandkassede miljø kan få adgang til.
Gemini implementerer yderligere flerlags sikkerhed med finkornede kontroller, såsom begrænsning af fulde filsystemscanninger af Gemini CLI-værktøjet, der kræver eksplicit brugernes samtykke til filadgang og sandkasse selv i lokale miljøer ved hjælp af Docker-containere eller OS-specifikke sandkassemekanismer (som sikkerhedssele på MacOS). Denne lagdelte tilgang kombinerer cloud -sandkasse med lokal tilpasning af sandkasse for at begrænse AI -agentoperationer til godkendte kontekster og filer, hvilket reducerer utilsigtede eller ondsindede dataeksponering.
***
Sikkerhedsfunktioner og datastyring
Gemini tilbyder forskellige niveauer: en basisversion og en "avanceret" udgave, der er målrettet mod virksomhedsbehov med strenge sikkerheds- og overholdelsesfunktioner. Den avancerede version udvider sikkerheden ved at integrere sig med virksomhedsdatadomiteringspolitikker, støtte overholdelse af regler som GDPR og HIPAA og muliggøre organisatorisk kontrol over dataophold og revisionslogning.
Kryptering i Gemini beskytter data både i hvile og i transit. Avancerede versioner tilføjer end-til-ende-kryptering og Data Tab forebyggelse (DLP) -politikker, der kontrollerer, hvordan data deles, åbnes, og om følsomt indhold overhovedet behandles af AI. Funktioner såsom Information Rights Management (IRM) forhindrer handlinger som kopiering, udskrivning eller download af følsomme filer, hvilket reducerer muligheden for, at Gemini får adgang til eller udsætter beskyttede data under behandling.
***
Sammenligning med Codex's Sandbox Security
Mens specifikke tekniske detaljer om Codex's sandkassesikkerhed er mindre omfattende dækket af de hentede data, kan der foretages nogle generelle observationer baseret på sikkerhedsmodellerne i almindelig brug af sådanne AI -systemer og kendte Codex Security Controls.
Codex, AI-kodegenereringsmodellen af Openai, fungerer typisk med sandkasselignende begrænsninger, når man udfører eller foreslår kode. Det er afhængig af lokale eller skybaserede henrettelser med brugergodkendelser og tilladelser til at modulere risiko. Codex's sikkerhedsmodel inkluderer kontroltilstande, der kræver brugernes samtykke inden auto-executing-kode eller ændring af filer, der ligner Geminis brugerprompt godkendelsessystem.
Bemærkelsesværdigt meddeler Gemini CLI åbent brugere, når de flytter fra en skrivebeskyttet eller kun forslagstilstand til tilstande, der muliggør udførelse eller arkivering af ændringer, hvilket giver gennemsigtighed i potentielt risikable operationer. Lignende kontroller, inklusive sandkassebaseret udførelse gennem containere, er til stede, hvilket sikrer kodeløb i isolerede miljøer for at mindske systemets kompromis med risici.
Både Gemini og Codex står over for udfordringer fra hurtige injektionsangreb forsøger at narre AI -systemer til at køre utilsigtede eller ondsindede kommandoer. Disse sårbarheder er ikke fuldt opløselige rent gennem sandkasse, fordi de stammer fra den fortolkende karakter af AI og brugerindgange, hvilket understreger behovet for årvågen brugerkontrol og kontinuerlig overvågning.
***
Praktiske implikationer for Sandbox Security
Geminis Cloud Sandbox sikrer, at kodeudførelse er isoleret fra kritiske systemkomponenter ved hjælp af SyScall -filtrering og filbeskrivelsesstyring. Sandkassen er imidlertid forbundet til backend -værktøjer gennem RPC -rør og Protobuf -kommunikation, hvilket giver den kontrolleret, men omfattende funktionel rækkevidde. Dette design prioriterer sikker grænseflade med eksterne tjenester, men introducerer kompleksitet, hvor privilegium -eskalering eller utilsigtede datalækager kan forekomme, hvis indgangsvalidering eller kanalkontrol kompromitteres.
Arten af cloud -behandling indebærer, at data, der deles med Gemini, overføres til Googles servere til behandling. Dette udgør overvejelser om privatlivets fred, da alle data, der håndteres af AI, er underlagt Googles privatlivspolitik og generaliserede cloud -sikkerhedâ, men ikke nødvendigvis fuldt ud under brugerens lokale kontrol. Nogle organisationer mindsker dette ved hjælp af yderligere lokale sandkasselag som Docker eller Firjail -containere for at begrænse omfanget af Gemini CLI's adgang inden for lokale miljøer.
I modsætning hertil understreger Codex's brugssager ofte integration i udviklermiljøer med Granular Mode Controls for Code Execution -tilladelser. Begge systemer er meget afhængige af brugerbevidsthed og eksplicitte samtykke til følsomme operationer, men Gemini ser ud til at understrege lagdelte sikkerhedskontrol tilpasset til virksomhedsinstallationsscenarier, herunder overholdelse af sporing og revisionslogning.
***
Resumé af nøglepunkter
- Geminis sandbokse bruger Googles Gvisor, der giver syscall-niveau isolering til sikkert at udføre vilkårlige Python-kode inden for skyen, hvilket minimerer risikoen for udbrud, men modtagelig for interne datalækage-risici, hvis store interne binære filer eller filer er tilgængelige. **
- Datastyring i Gemini Advanced inkluderer kryptering i hvile/i transit, virksomhedsoverholdelsesrammer, DLP -politikker og revisionslogfiler, forbedring af sikkerhedsstillingen ud over grundlæggende beskyttelse. **
- Gemini CLI tilføjer flerlags bruger samtykke og sandkassekontrol (f.eks. Docker, OS Sandboxing) lokalt, hvilket forhindrer utilsigtet fil eller kommandoudførelse, mens den stadig behandler AI-forespørgsler på Google Cloud-infrastruktur. **
- Codex's Sandbox Security deler ligheder i samtykkeprotokoller og containeriserede eksekveringstilstande, men detaljer om dens fulde backend -behandlingsisolering er mindre offentligt dokumenteret. **
- Begge systemer står over for udfordringer fra hurtige injektioner og insider/exfiltration Risici, som sandkasse alene ikke fuldt ud kan afbøde, hvilket kræver omfattende sikkerhedsstyring. **
- Geminis skyforarbejdningsmodel muliggør kraftfulde AI -kapaciteter, men kræver integreret overvågning, SIEM -forbindelser og automatiseret tilladelsesstyring til at opretholde sikkerhed i virksomhedsscenarier. **
Denne omfattende oversigt understreger, hvordan Geminis skyforarbejdnings- og sandkasseteknologier giver robuste, men ikke idiotsikre sikkerhedsmekanismer, der går videre end traditionelle modeller som Codex i virksomhedsfokuseret sikkerhed, regeringsførelse og compliance-integration, men alligevel står stadig overfor iboende AI-platformudfordringer.