La información recuperada cubre múltiples aspectos del procesamiento en la nube de Google Gemini, la seguridad de sandbox y las características de seguridad relacionadas, incluidas algunas comparaciones con aspectos del enfoque de Codex en Sandboxing y permisos. La siguiente explicación detallada se basa en los datos recopilados.
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Procesamiento en la nube de Gemini y seguridad de sandbox
Google Gemini emplea una arquitectura de procesamiento de IA basada en la nube donde los cálculos de IA ocurren centralmente en la infraestructura en la nube de Google. Esta arquitectura permite a los usuarios ejecutar código, como los scripts de Python, dentro de un entorno de sandboxed diseñado para aislar la ejecución y evitar los riesgos de todo el sistema. Sandbox de Gemini se construye utilizando la tecnología Gvisor de Google, un núcleo de espacio de usuario endurecido que aísla la ejecución del código a través del filtrado Syscall y las estrictas permisos.
El mecanismo de sandboxing en Géminis es sofisticado, lo que permite la ejecución arbitraria del código de Python al tiempo que limita las capacidades de red y sistema de archivos para reducir los riesgos de exfiltración de datos o acceso no autorizado. Sin embargo, los investigadores de seguridad descubrieron que, si bien los escapes de sandbox tradicionales son difíciles, los riesgos aún existen en forma de fuga de información dentro del entorno Sandbox en sí. Por ejemplo, los investigadores lograron extraer binarios internos y partes del código patentado de Google del sandbox de Gemini explotando la capacidad de leer archivos grandes divididos en pequeños fragmentos dentro de las salidas de Sandbox. Por lo tanto, mientras que el sandbox limita la comunicación externa, no elimina por completo los riesgos de divulgación de información de los activos internos a los que el entorno de sandboxed puede acceder.
Gemini implementa aún más la seguridad de múltiples capas con controles de grano fino, como restringir los escaneos del sistema de archivos completos por parte de la herramienta Gemini CLI, que requiere consentimiento explícito de los usuarios para los accesos de archivos y el sandboxing incluso dentro de entornos locales que utilizan contenedores Docker o mecanismos de sandboxing específicos del sistema operativo (como los macos en los macos). Este enfoque en capas combina el sandboxing en la nube con la personalización local de Sandbox para limitar las operaciones de agentes de IA a contextos y archivos aprobados, reduciendo la exposición de datos accidentales o maliciosas.
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Características de seguridad y gobierno de datos
Gemini ofrece diferentes niveles: una versión base y una edición "avanzada" que se dirige a las necesidades empresariales con estrictas características de seguridad y cumplimiento. La versión avanzada extiende la seguridad integrándose con las políticas de gobierno de datos corporativos, apoyando el cumplimiento de regulaciones como GDPR y HIPAA, y permitiendo el control organizacional sobre la residencia de datos y el registro de auditorías.
El cifrado en Gemini protege los datos tanto en reposo como en tránsito. Las versiones avanzadas agregan políticas de cifrado de extremo a extremo y prevención de pérdidas de datos (DLP) que controlan cómo se comparten, se accede los datos, y si el contenido confidencial es procesado por la IA. Las características como la gestión de derechos de información (IRM) evitan acciones como copiar, imprimir o descargar archivos confidenciales, lo que reduce la posibilidad de acceder o exponer datos protegidos durante el procesamiento.
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Comparación con Sandbox Security de Codex
Si bien los detalles técnicos específicos sobre la seguridad de Sandbox de Codex se cubren menos ampliamente en los datos recuperados, se pueden hacer algunas observaciones generales en función de los modelos de seguridad en uso común por tales sistemas de IA y controles de seguridad del Codex conocidos.
Codex, el modelo de generación de código AI de OpenAI, típicamente funciona con restricciones similares a sandbox al ejecutar o sugerir código. Se basa en ejecuciones locales o basadas en la nube con aprobaciones y permisos de los usuarios para modular el riesgo. El modelo de seguridad de Codex incluye modos de control que requieren el consentimiento del usuario antes de que el código de ejecución automática o los archivos de modificación, similar al sistema de aprobación de solicitud de usuario de Gemini.
En particular, Gemini CLI notifica abiertamente a los usuarios al pasar de un modo de lectura o solo sugerencia a modos que habilitan la ejecución o los cambios de archivo, proporcionando transparencia en operaciones potencialmente riesgosas. Controles similares, incluida la ejecución basada en Sandbox a través de contenedores, están presentes, asegurando que se ejecute el código en entornos aislados para disminuir los riesgos de compromiso del sistema.
Tanto Gemini como Codex enfrentan desafíos de los intentos de ataques de inyección inmediatos de engañar a los sistemas de IA en que ejecutaran comandos no deseados o maliciosos. Estas vulnerabilidades no se solucionan completamente a través del sandboxing porque se derivan de la naturaleza interpretativa de la IA y las entradas de los usuarios, enfatizando la necesidad de controles de usuarios vigilantes y monitoreo continuo.
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Implicaciones prácticas para la seguridad de Sandbox
El Sandbox de la nube de Gemini asegura que la ejecución del código se aísla de los componentes críticos del sistema utilizando el filtrado SYSCALL y la administración del descriptor de archivos. Sin embargo, el sandbox está conectado a herramientas de back -end a través de tuberías RPC y comunicaciones de ProtoBuf, lo que le da un alcance funcional controlado pero extenso. Este diseño prioriza la interfaz segura con los servicios externos, pero introduce complejidad en la que podrían ocurrir una escalada de privilegios o fugas de datos no deseadas si se comprometen la validación de entrada o los controles del canal.
La naturaleza del procesamiento de la nube implica que los datos compartidos con Gemini se transmiten a los servidores de Google para su procesamiento. Esto plantea consideraciones de privacidad, ya que cualquier datos manejados por la IA está sujeto a las políticas de privacidad de Google y la seguridad en la nube generalizada, pero no necesariamente totalmente bajo el control local del usuario. Algunas organizaciones mitigan esto utilizando capas de sandboxing locales adicionales, como Docker o contenedores de Firebilleil para limitar el alcance del acceso de Gemini CLI dentro de los entornos locales.
Por el contrario, los casos de uso de Codex a menudo enfatizan la integración en entornos de desarrolladores con controles de modo granular para los permisos de ejecución del código. Ambos sistemas dependen en gran medida de la conciencia del usuario y los consentimientos explícitos para las operaciones confidenciales, pero Gemini parece enfatizar los controles de seguridad en capas adaptados para escenarios de implementación empresarial, incluido el seguimiento de cumplimiento y el registro de auditorías.
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Resumen de puntos clave
- Sandboxing de Gemini utiliza el Gvisor de Google, que proporciona un aislamiento de nivel SYSCALL para ejecutar de forma segura el código de pitón arbitrario dentro de la nube, minimizando el riesgo de ruptura pero susceptible a los riesgos de fuga de datos internos si se pueden acceder a grandes binarios o archivos internos. **
- La gobernanza de datos en Gemini Advanced incluye cifrado en REST/en tránsito, marcos de cumplimiento empresarial, políticas de DLP y registros de auditoría, mejorando la postura de seguridad más allá de las protecciones básicas. **
- Gemini CLI agrega controles de usuarios de varias capas y controles de sandbox (por ejemplo, Docker, OS Sandboxing) localmente, evitando la ejecución involuntaria de archivos o comandos, mientras aún procesa las consultas de AI en la infraestructura de la nube de Google. **
- Sandbox Security de Codex comparte similitudes en los protocolos de consentimiento y los modos de ejecución contenedores, pero los detalles sobre su aislamiento de procesamiento de backend completo están menos documentados. **
- Ambos sistemas enfrentan desafíos de inyecciones rápidas y riesgos de información privilegiada/exfiltración que solo el sandboxing no puede mitigar completamente, lo que requiere una gobernanza de seguridad integral. **
- El modelo de procesamiento en la nube de Gemini permite potentes capacidades de IA, pero requiere monitoreo integrado, conexiones SIEM y gestión de permisos automatizados para mantener la seguridad en escenarios empresariales. **
Esta descripción general integral subraya cómo las tecnologías de procesamiento de nubes y sandboxing de Gemini proporcionan mecanismos de seguridad robustos pero no infalibles, avanzando más allá de los modelos tradicionales como el Codex en la seguridad, la gobernanza y la integración de cumplimiento centrados en la empresa, pero aún se enfrentan a los desafíos de seguridad de la plataforma IA inherente.