Die abgerufenen Informationen deckt mehrere Aspekte der Cloud -Verarbeitung, Sandbox -Sicherheit von Google Gemini und zugehörigen Sicherheitsfunktionen von Google Gemini ab, einschließlich einiger Vergleiche mit Aspekten des Ansatzes von Codex bei Sandboxen und Berechtigungen. Die folgende detaillierte Erklärung basiert auf den gesammelten Daten.
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Geminis Cloud -Verarbeitung und Sandbox -Sicherheit
Google Gemini verwendet eine Cloud-basierte KI-Verarbeitungsarchitektur, bei der die KI-Berechnungen zentral auf der Cloud-Infrastruktur von Google erfolgen. Mit dieser Architektur können Benutzer in einer Sandbox-Umgebung, die die Ausführung isolieren und systemweite Risiken verhindern, Code wie Python-Skripte ausführen. Die Sandbox von Gemini wurde mit der Gvvisor-Technologie von Google erstellt, einem gehärteten Benutzer-Raum-Kernel, der die Codeausführung durch SYSCall-Filterung und strenge Berechtigungen isoliert.
Der Sandboxing -Mechanismus in Gemini ist anspruchsvoll und ermöglicht eine willkürliche Ausführung des Python -Codes, während das Netzwerk- und Dateisystemfunktionen eingeschränkt werden, um das Risiko von Datenexfiltration oder unbefugtem Zugriff zu verringern. Sicherheitsforscher stellten jedoch fest, dass traditionelle Sandkasten -Flucht zwar schwierig sind, aber in Form von Informationsleckagen innerhalb der Sandbox -Umgebung noch Risiken bestehen. Beispielsweise gelang es den Forschern, interne Binärdateien und Teile des proprietären Code von Google aus der Sandbox von Gemini zu extrahieren, indem sie die Möglichkeit ausnutzten, große Dateien in kleine Stücke innerhalb der Sandbox -Ausgänge zu lesen. Während die Sandbox die externe Kommunikation begrenzt, beseitigt sie also keine Informationen zur Offenlegung von Informationen aus internen Vermögenswerten, auf die die Sandbox -Umgebung zugreifen kann.
Gemini implementiert die mehrschichtige Sicherheit mit feinkörnigen Steuerelementen weiter, z. B. die Einschränkung des vollständigen Dateisystems Scans durch das Gemini CLI-Tool, die explizite Einwilligung der Benutzer für Dateizugriffe und Sandboxen auch in lokalen Umgebungen unter Verwendung von Docker-Containern oder osspezifischen Sandbox-Mechanismen (wie Sicherheitsgurt an Macos). Dieser Schichtansatz kombiniert Cloud Sandboxing mit der lokalen Sandbox -Anpassung, um die AI -Agenten -Operationen auf zugelassene Kontexte und Dateien zu beschränken und die zufällige oder böswillige Datenbelastung zu verringern.
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Sicherheitsfunktionen und Datenverwaltung
Gemini bietet verschiedene Ebenen an: eine Basisversion und eine "erweiterte" Ausgabe, die sich an die Enterprise -Anforderungen mit strengen Sicherheits- und Compliance -Funktionen richtet. Die fortschrittliche Version erweitert die Sicherheit durch Integration in Richtlinien für Unternehmensdaten -Governance, unterstützt die Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO und HIPAA und ermöglicht die organisatorische Kontrolle über Datenresidenz und Prüfungsprotokollierung.
Die Verschlüsselung in Gemini schützt Daten sowohl im Ruhezustand als auch im Transport. Fortgeschrittene Versionen addieren Richtlinien für die Verschlüsselungs- und Datenverlustprävention (DLP), die steuern, wie Daten geteilt, zugegriffen werden und ob der sensible Inhalt überhaupt von der KI verarbeitet wird. Funktionen wie das Informationsrechtsmanagement (IRM) verhindern Aktionen wie das Kopieren, Drucken oder Herunterladen von sensiblen Dateien, wodurch die Möglichkeit des Zugriffs von Gemini auf oder der Freigabe geschützter Daten während der Verarbeitung verringert wird.
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Vergleich mit der Sandbox -Sicherheit von Codex
Während spezifische technische Details zur Sandbox -Sicherheit von Codex in den abgerufenen Daten weniger umfassend behandelt werden, können einige allgemeine Beobachtungen auf der Grundlage der Sicherheitsmodelle in der gemeinsamen Verwendung durch solche AI -Systeme und bekannten Codex -Sicherheitskontrollen gemacht werden.
Codex, das AI-Code-Erzeugungsmodell von OpenAI, arbeitet normalerweise mit sandboxähnlichen Einschränkungen bei der Ausführung oder Vorschlag von Code. Es stützt sich auf lokale oder Cloud-basierte Ausführungen mit Benutzergenehmigungen und Berechtigungen, um das Risiko zu modulieren. Das Sicherheitsmodell von CODEX enthält Steuermodi, die eine Einwilligung des Benutzers vor dem automatischen Ausbau von Code oder Änderung von Dateien erfordert, ähnlich wie dem Benutzer-Eingabeaufforderung-System von Gemini.
Insbesondere benachrichtigt Gemini CLI die Benutzer offen, wenn sie sich von einem nur schreibgeschützten oder nur Vorschlagsmodus in Modi verwandeln, die Ausführungs- oder Dateiänderungen ermöglichen, wodurch die Transparenz bei potenziell riskanten Vorgängen bereitgestellt wird. Ähnliche Steuerelemente, einschließlich Sandbox-basierter Ausführung durch Container, sind vorhanden, um sicherzustellen, dass Code in isolierten Umgebungen ausgeführt wird, um das System Kompromisse zu verringern.
Sowohl Gemini als auch Codex stehen vor Herausforderungen aus schnellen Injektionsangriffen, um AI -Systeme dazu zu bringen, unbeabsichtigte oder böswillige Befehle zu betreiben. Diese Schwachstellen sind durch Sandboxen nicht vollständig lösbar, da sie sich aus der interpretativen Natur von KI- und Benutzereingaben ergeben und die Notwendigkeit wachsamer Benutzerkontrollen und kontinuierlicher Überwachung hervorheben.
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Praktische Auswirkungen auf die Sandbox -Sicherheit
Die Cloud -Sandbox von Gemini stellt sicher, dass die Codeausführung aus kritischen Systemkomponenten mithilfe der Syscall -Filterung und der Dateideskriptorverwaltung isoliert wird. Die Sandbox ist jedoch durch RPC -Rohre und Protobuf -Kommunikation mit Backend -Tools verbunden, wodurch sie kontrolliert, aber umfangreiche funktionale Reichweite verleiht. Dieses Design priorisiert eine sichere Schnittstelle mit externen Diensten, führt jedoch eine Komplexität ein, bei der die Eskalation oder unbeabsichtigte Datenlecks auftreten können, wenn die Eingabevalidierung oder Kanalsteuerungen beeinträchtigt werden.
Die Art der Cloud -Verarbeitung impliziert, dass Daten, die mit Gemini geteilt werden, zur Verarbeitung auf die Server von Google übertragen werden. Dies stellt Datenschutzüberlegungen auf, da alle von der KI verwalteten Daten den Datenschutzrichtlinien von Google und der verallgemeinerten Cloud -Sicherheit unterliegen, aber nicht unbedingt unter der lokalen Kontrolle des Benutzers. Einige Organisationen mindern dies mit zusätzlichen lokalen Sandboxschichten wie Docker- oder FireJail -Containern, um den Umfang des Zugriffs des Gemini -Cli in lokalen Umgebungen zu begrenzen.
Im Gegensatz dazu betonen die Anwendungsfälle von Codex häufig die Integration in Entwicklerumgebungen mit granularen Modussteuerungen für Code -Ausführungsberechtigungen. Beide Systeme stützen sich stark auf das Bewusstsein der Benutzer und die explizite Einwilligung für sensible Operationen, aber Gemini scheint die für Unternehmensbereitstellungsszenarien angepassten Sicherheitssteuerungen zu betonen, einschließlich Compliance -Tracking und Prüfungsanpassung.
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Zusammenfassung der wichtigsten Punkte
- Sandboxing von Gemini verwendet den Google-Gvvisor, der Isolation auf Systemstufe enthält, um einen beliebigen pythonischen Code in der Cloud sicher auszuführen, wodurch das Risiko des Ausbruchs jedoch anfällig für interne Datenverlustrisiken ist, wenn große interne Binärdateien oder Dateien zugänglich sind. **
- Die Data Governance in Gemini Advanced umfasst Verschlüsselung bei REST/in Transit, Unternehmenskonformitäts -Frameworks, DLP -Richtlinien und Audit -Protokolle, die die Sicherheitshaltung über den grundlegenden Schutz hinaus verbessert. **
- Gemini CLI fügt mehrschichtige Einwilligungs- und Sandbox-Steuerelemente (z. B. Docker, Betriebssystem Sandboxing) vor Ort hinzu, die unbeabsichtigte Datei oder Befehlsausführung verhindern und gleichzeitig KI-Abfragen auf der Google Cloud-Infrastruktur bearbeiten. **
- Sandbox Security von Codex teilt Ähnlichkeiten in Einwilligungs -Protokollen und Containerausführungsmodi mit. Details zur vollständigen Backend -Verarbeitungs -Isolation sind weniger öffentlich dokumentiert. **
- Beide Systeme stehen vor Herausforderungen durch schnelle Injektionen und Insider-/Exfiltrationsrisiken, die Sandboxen allein nicht vollständig abschwächen können, was eine umfassende Sicherheitsregierung erfordert. **
- Das Cloud -Verarbeitungsmodell von Gemini ermöglicht leistungsstarke KI -Funktionen, erfordert jedoch eine integrierte Überwachung, Siem -Verbindungen und automatisiertes Berechtigungsmanagement, um die Sicherheit in Unternehmensszenarien zu erhalten. **
Dieser umfassende Überblick unterstreicht, wie die Cloud-Verarbeitungs- und Sandboxing-Technologien von Gemini robuste, aber nicht narrensichere Sicherheitsmechanismen bieten und über traditionelle Modelle wie Codex in Enterprise-fokussierten Sicherheits-, Governance- und Compliance-Integration hinausgehen und dennoch die Sicherheitsherausforderungen der AI-Plattform gegenübersehen.