Informationen som hämtas täcker flera aspekter av Google Geminis molnbehandling, sandlådesäkerhet och relaterade säkerhetsfunktioner, inklusive några jämförelser med aspekter av Codex tillvägagångssätt i sandlådan och behörigheter. Följande detaljerad förklaring är baserad på de insamlade uppgifterna.
***
Geminis molnbehandling och sandlådesäkerhet
Google Gemini använder en molnbaserad AI-behandlingsarkitektur där AI-beräkningarna förekommer centralt på Googles molninfrastruktur. Denna arkitektur gör det möjligt för användare att köra kod, som Python-skript, inom en sandlådad miljö utformad för att isolera exekvering och förhindra systemomfattande risker. Geminis sandlåda är byggd med Googles Gvisor-teknik, en härdad användarutrymme som isolerar kodutförande genom SYSCALL-filtrering och strikta behörigheter.
Sandboxningsmekanismen i Gemini är sofistikerad, vilket möjliggör godtycklig Python -kodutförande medan man begränsar nätverks- och filsystemets kapacitet för att minska riskerna för dataexfiltrering eller obehörig åtkomst. Säkerhetsforskare upptäckte emellertid att även om traditionella sandlådor flyr är svåra, finns det fortfarande risker i form av informationsläckage i själva sandlådans miljö. Till exempel lyckades forskare extrahera interna binärer och delar av Googles äganderätt från Geminis sandlåda genom att utnyttja förmågan att läsa stora filer uppdelade i små bitar i sandlådans utgångar. Således, medan sandlådan begränsar extern kommunikation, eliminerar den inte helt informationsrisker från interna tillgångar som den sandlådade miljön kan komma åt.
Gemini implementerar vidare flerskiktssäkerhet med finkorniga kontroller, såsom att begränsa fullständiga filsystemskanningar med Gemini CLI-verktyget, vilket kräver uttryckligt användargodkännande för filåtkomst och sandlådor även inom lokala miljöer med hjälp av docker containrar eller OS-specifika sandlådmekanismer (som säkerhetsbeläggning på MacOS). Denna skiktade tillvägagångssätt kombinerar molnsandboxning med lokal sandlåda anpassning för att begränsa AI -agentoperationer till godkända sammanhang och filer, vilket minskar oavsiktlig eller skadlig exponering för data.
***
Säkerhetsfunktioner och datastyrning
Gemini erbjuder olika nivåer: en basversion och en "avancerad" utgåva som riktar sig till företagsbehov med stränga säkerhets- och efterlevnadsfunktioner. Den avancerade versionen utvidgar säkerheten genom att integrera med företagens styrelsepolicy, stödja efterlevnaden av förordningar som GDPR och HIPAA och möjliggöra organisatorisk kontroll över datatidens och revisionsloggningen.
Kryptering i Gemini skyddar data både i vila och under transitering. Avancerade versioner lägger till slut till slutkryptering och dataförlustförebyggande (DLP) som styr hur data delas, åtkomst och om känsligt innehåll behandlas av AI alls. Funktioner som Information Rights Management (IRM) förhindrar åtgärder som att kopiera, skriva ut eller ladda ner känsliga filer, vilket minskar möjligheten att Gemini kommer åt eller avslöja skyddad data under bearbetning.
***
Jämförelse med Codex's Sandbox Security
Medan specifika tekniska detaljer om Codexs Sandbox -säkerhet är mindre omfattande täckt av de hämtade uppgifterna, kan vissa allmänna observationer göras baserat på säkerhetsmodellerna i vanligt bruk av sådana AI -system och kända Codex -säkerhetskontroller.
Codex, AI-kodgenereringsmodellen av OpenAI, fungerar vanligtvis med sandlådliknande begränsningar när man kör eller föreslår kod. Det förlitar sig på lokala eller molnbaserade avrättningar med användargodkännanden och behörigheter för att modulera risk. Codexs säkerhetsmodell inkluderar kontrolllägen som kräver användarens samtycke innan automatiskt avtagande kod eller modifiering av filer, besläktar med Geminis användarens snabba godkännande-system.
Noterbart meddelar Gemini CLI öppet användare när de flyttar från ett skrivskyddat eller ett endast förslag till lägen i lägen som möjliggör exekvering eller filändringar, vilket ger öppenhet i potentiellt riskabla operationer. Liknande kontroller, inklusive Sandbox-baserad exekvering genom containrar, finns, vilket säkerställer att kodkörningar i isolerade miljöer för att minska systemkompromissrisker.
Både Gemini och Codex står inför utmaningar från snabba injektionsattacker försök att lura AI -system till att köra oavsiktliga eller skadliga kommandon. Dessa sårbarheter är inte helt lösbara rent genom sandlådan eftersom de härrör från den tolkande karaktären av AI- och användaringångar, och betonar behovet av vaksamma användarkontroller och kontinuerlig övervakning.
***
Praktiska konsekvenser för sandlådans säkerhet
Geminis Cloud Sandbox säkerställer att kodutförande är isolerad från kritiska systemkomponenter med hjälp av SYSCALL -filtrering och filbeskrivningshantering. Sandlådan är emellertid ansluten till backend -verktyg genom RPC -rör och ProtobuF -kommunikation, vilket ger den kontrollerad men omfattande funktionell räckvidd. Denna design prioriterar säker gränssnitt med externa tjänster men introducerar komplexitet där privilegi eskalering eller oavsiktliga dataläckage kan inträffa om ingångsvalidering eller kanalkontroller äventyras.
Arten av molnbearbetning innebär att data som delas med Gemini överförs till Googles servrar för behandling. Detta innebär integritetsöverväganden, eftersom alla data som hanteras av AI är föremål för Googles integritetspolicy och generaliserad molnsäkerhet men inte nödvändigtvis helt under användarens lokala kontroll. Vissa organisationer mildrar detta med ytterligare lokala sandlådeskikt som Docker eller Firejail -containrar för att begränsa omfattningen av Gemini CLI: s tillgång i lokala miljöer.
Däremot betonar Codexs användningsfall ofta integration i utvecklarmiljöer med granulära läge för kodutförande. Båda systemen förlitar sig starkt på användarmedvetenhet och uttryckliga samtycke för känslig verksamhet, men Gemini verkar betona skiktade säkerhetskontroller anpassade för företagens utplaceringsscenarier, inklusive spårning av efterlevnad och revision.
***
Sammanfattning av viktiga punkter
- Geminis Sandboxing använder Googles Gvisor, som tillhandahåller syscall-isolering för att säkert utföra godtycklig pytonkod i molnet, vilket minimerar risken för breakout men mottaglig för interna dataläckningsrisker om stora interna binarier eller filer är tillgängliga. **
- Datastyrning i Gemini Advanced inkluderar kryptering vid vila/i transit, företagets efterlevnadsramar, DLP -policyer och revisionsloggar, vilket förbättrar säkerhetsställningen utöver grundläggande skydd. **
- Gemini CLI lägger till flerskiktat användargodkännande och sandlådskontroller (t.ex. Docker, OS Sandboxing) lokalt, vilket förhindrar oavsiktlig fil eller kommandoutförande, medan de fortfarande bearbetar AI-frågor på Google Cloud Infrastructure. **
- Codexs Sandbox -säkerhetsandelar likheter i samtyckesprotokoll och containeriserade exekveringslägen men detaljer om dess fulla backend -bearbetningsisolering är mindre offentligt dokumenterade. **
- Båda systemen står inför utmaningar från snabba injektioner och insider/exfiltreringsrisker som sandlådan ensam inte kan mildra, vilket kräver omfattande säkerhetsstyrning. **
- Geminis molnbehandlingsmodell möjliggör kraftfulla AI -kapacitet men kräver integrerad övervakning, SIEM -anslutningar och automatiserad tillståndshantering för att upprätthålla säkerhet i företagsscenarier. **
Denna omfattande översikt understryker hur Geminis molnbearbetning och sandlådningsteknologier ger robusta men inte idiotsäkra säkerhetsmekanismer, och främjar utöver traditionella modeller som Codex i företagsinriktad säkerhet, styrning och efterlevnadsintegration, men ändå står inför inneboende AI-plattformssäkerhetsutmaningar.