Informasjonen som hentes dekker flere aspekter ved Google Geminis skybehandling, sandkassesikkerhet og relaterte sikkerhetsfunksjoner, inkludert noen sammenligninger med aspekter av Codexs tilnærming i sandboksing og tillatelser. Følgende detaljerte forklaring er basert på de samlede dataene.
***
Geminis skybehandling og sandkassesikkerhet
Google Gemini bruker en skybasert AI-prosesseringsarkitektur der AI-beregningene forekommer sentralt på Googles skyinfrastruktur. Denne arkitekturen lar brukere kjøre kode, som Python-skript, innenfor et sandkasset miljø designet for å isolere utførelse og forhindre systemomfattende risiko. Geminis sandkasse er bygget ved hjelp av Googles GVISOR-teknologi, en herdet bruker-romkjerne som isolerer kodeutførelse gjennom Syscall-filtrering og strenge tillatelser.
Sandkassemekanismen i Gemini er sofistikert, noe som tillater vilkårlig utførelse av Python -kode mens du begrenser nettverks- og filsystemfunksjonene for å redusere risikoen for data fra data eller uautorisert tilgang. Imidlertid oppdaget sikkerhetsforskere at selv om tradisjonelle sandkasse slipper er vanskelige, eksisterer det fortsatt risikoer i form av informasjonslekkasje i selve sandkassemiljøet. For eksempel klarte forskere å hente ut interne binære filer og deler av Googles proprietære kode fra Geminis sandkasse ved å utnytte muligheten til å lese store filer som er brutt i små biter i sandkasseutgangene. Selv om sandkassen begrenser ekstern kommunikasjon, eliminerer den ikke fullstendig informasjon om informasjonsavsløring fra interne eiendeler som det sandkassede miljøet kan få tilgang til.
Gemini implementerer videre flerlags sikkerhet med finkornede kontroller, for eksempel å begrense full filsystemskanninger av Gemini CLI-verktøyet, som krever eksplisitt brukersamtykke for filtilganger, og sandkasse selv i lokale miljøer ved bruk av Docker-containere eller OS-spesifikke sandkassemekanismer (som setet på macos). Denne lagdelte tilnærmingen kombinerer skylandboksing med lokal sandkasse -tilpasning for å begrense AI -agentoperasjoner til godkjente kontekster og filer, og reduserer tilfeldig eller ondsinnet dataeksponering.
***
Sikkerhetsfunksjoner og datastyring
Gemini tilbyr forskjellige nivåer: en baseversjon og en "avansert" utgave som er målrettet for bedriftsbehov med strenge sikkerhets- og etterlevelsesfunksjoner. Den avanserte versjonen utvider sikkerheten ved å integrere med selskapets styringspolitikk for data, støtte overholdelse av forskrifter som GDPR og HIPAA, og muliggjøre organisasjonskontroll over dataopphold og revisjonslogging.
Kryptering i Gemini beskytter data både i ro og under transport. Avanserte versjoner legger til ende-til-ende-kryptering og data om forebygging av datatap (DLP) som kontrollerer hvordan data deles, får tilgang til og om sensitivt innhold behandles av AI i det hele tatt. Funksjoner som Information Rights Management (IRM) forhindrer handlinger som kopiering, utskrift eller nedlasting av sensitive filer, noe som reduserer muligheten for at Gemini får tilgang til eller avslører beskyttede data under behandlingen.
***
Sammenligning med Codexs sandkassesikkerhet
Selv om spesifikke tekniske detaljer om Codexs sandkassesikkerhet er mindre omfattende dekket i hentede data, kan noen generelle observasjoner gjøres basert på sikkerhetsmodellene i felles bruk av slike AI -systemer og kjente Codex Security Controls.
Codex, AI-kodegenereringsmodellen av OpenAI, fungerer vanligvis med sandkasse-lignende begrensninger når du utfører eller foreslår kode. Den er avhengig av lokale eller skybaserte henrettelser med brukergodkjenninger og tillatelser for å modulere risiko. CODEXs sikkerhetsmodell inkluderer kontrollmodus som krever samtykke til brukeren før automatisk utførelse av kode eller endrer filer, i likhet med Geminis brukerhjul godkjenningssystem.
Spesielt varsler Gemini CLI brukerne når de flytter fra en skrivebeskyttet eller forslagsmodus om modus som muliggjør utførelse eller filendringer, og gir åpenhet i potensielt risikable operasjoner. Lignende kontroller, inkludert sandkassebasert utførelse gjennom containere, er til stede, noe som sikrer at kodekjøringer i isolerte miljøer for å redusere systemets kompromissrisiko.
Både Gemini og Codex står overfor utfordringer fra hurtige injeksjonsangrepsforsøk på å lure AI -systemer til å løpe utilsiktede eller ondsinnede kommandoer. Disse sårbarhetene er ikke fullt løsbare bare gjennom sandkasse fordi de stammer fra AI og brukerinnganger, og understreker behovet for årvåken brukerkontroller og kontinuerlig overvåking.
***
Praktiske implikasjoner for Sandbox Security
Geminis Cloud Sandbox sikrer at kodeutførelse er isolert fra kritiske systemkomponenter ved bruk av syscallfiltrering og filbeskrivelsesstyring. Sandkassen er imidlertid koblet til backend -verktøy gjennom RPC -rør og protobuf -kommunikasjoner, noe som gir den kontrollert, men omfattende funksjonell rekkevidde. Denne utformingen prioriterer sikker grensesnitt med eksterne tjenester, men introduserer kompleksitet der opptrapping av privilegier eller utilsiktede datalekkasjer kan oppstå hvis inngangsvalidering eller kanalkontroller er kompromittert.
Arten av skybehandling innebærer at data som deles med Gemini overføres til Googles servere for behandling. Dette utgjør personvernhensyn, ettersom alle data som er håndtert av AI er underlagt Googles personvernregler og generaliserte skysikkerhets, men ikke nødvendigvis fullt ut under brukerens lokale kontroll. Noen organisasjoner demper dette ved å bruke flere lokale sandkasselag som Docker eller Firejail -containere for å begrense omfanget av Gemini CLIs tilgang i lokale miljøer.
Derimot legger Codexs brukssaker ofte vekt på integrering i utviklermiljøer med granulære moduskontroller for kodeutførelsesstillatelser. Begge systemene er veldig avhengige av brukerbevissthet og eksplisitte samtykker for sensitive operasjoner, men Gemini ser ut til å legge vekt på lagdelte sikkerhetskontroller tilpasset for bedriftsdistribusjonsscenarier, inkludert samsvarssporing og revisjonslogging.
***
Sammendrag av viktige punkter
- Geminis sandboksing bruker Googles GVISOR, som gir isolasjon på syscall-nivå for å utføre vilkårlig Python-kode i skyen, og minimerer risikoen for breakout, men mottagelig for intern datalekkasjerisiko hvis store interne binærveis eller filer er tilgjengelige.
- Datastyring i Gemini Advanced inkluderer kryptering ved hvile/i transitt, foretakers samsvarsrammer, DLP -retningslinjer og revisjonslogger, forbedre sikkerhetsstilling utover grunnleggende beskyttelse. **
- Gemini CLI legger til flerlags brukerens samtykke og sandkassekontroller (f.eks. Docker, OS Sandboxing) lokalt, forhindrer utilsiktet fil eller kommandoutførelse, mens du fremdeles behandler AI-spørsmål på Google Cloud Infrastructure. **
- Codexs Sandbox Security deler likheter i samtykkeprotokoller og containeriserte utførelsesmodus, men detaljer om den fullstendige isolasjonen av backend -behandlingen er mindre offentlig dokumentert. **
- Begge systemene står overfor utfordringer fra hurtige injeksjoner og innside/exfiltration -risikoer som sandkassing alene ikke helt kan dempe, og krever omfattende sikkerhetsstyring. **
- Geminis skybehandlingsmodell muliggjør kraftige AI -evner, men krever integrert overvåking, SIEM -tilkoblinger og automatisert tillatelsesstyring for å opprettholde sikkerhet i bedriftsscenarier. **
Denne omfattende oversikten understreker hvordan Geminis skybehandlings- og sandkasseteknologier gir robuste, men ikke idiotsikre sikkerhetsmekanismer, og går utover tradisjonelle modeller som Codex i bedriftsfokusert sikkerhet, styring og etterlevelsesintegrasjon, men likevel står overfor iboende AI-plattformsikkerhetsutfordringer.