Informasi yang diambil mencakup beberapa aspek pemrosesan cloud Google Gemini, keamanan kotak pasir, dan fitur keamanan terkait, termasuk beberapa perbandingan dengan aspek pendekatan Codex dalam sandboxing dan izin. Penjelasan terperinci berikut didasarkan pada data yang dikumpulkan.
***
Keamanan Pemrosesan Cloud dan Sandbox Gemini
Google Gemini menggunakan arsitektur pemrosesan AI berbasis cloud di mana perhitungan AI terjadi secara terpusat pada infrastruktur cloud Google. Arsitektur ini memungkinkan pengguna untuk menjalankan kode, seperti skrip Python, dalam lingkungan kotak pasir yang dirancang untuk mengisolasi eksekusi dan mencegah risiko sistem-lebar. Gemini's Sandbox dibangun menggunakan teknologi gvisor Google, kernel ruang pengguna yang mengeras yang mengisolasi eksekusi kode melalui penyaringan syscall dan izin yang ketat.
Mekanisme kotak pasir di Gemini canggih, memungkinkan eksekusi kode python sewenang -wenang sambil membatasi kemampuan sistem dan sistem file untuk mengurangi risiko eksfiltrasi data atau akses tidak sah. Namun, peneliti keamanan menemukan bahwa sementara kotak pasir tradisional melarikan diri sulit, risiko masih ada dalam bentuk kebocoran informasi dalam lingkungan kotak pasir itu sendiri. Misalnya, para peneliti berhasil mengekstraksi biner internal dan bagian -bagian kode hak milik Google dari kotak pasir Gemini dengan mengeksploitasi kemampuan membaca file besar yang dipecah menjadi potongan -potongan kecil dalam output kotak pasir. Dengan demikian, sementara kotak pasir membatasi komunikasi eksternal, ia tidak sepenuhnya menghilangkan risiko pengungkapan informasi dari aset internal yang dapat diakses oleh lingkungan kotak pasir.
Gemini lebih lanjut mengimplementasikan keamanan berlapis-lapis dengan kontrol berbutir halus, seperti membatasi pemindaian sistem file lengkap oleh alat Gemini CLI, membutuhkan persetujuan pengguna eksplisit untuk akses file, dan kotak pasir bahkan di dalam lingkungan lokal menggunakan wadah Docker atau mekanisme sandboxing khusus OS (seperti sabuk pengaman di macOS). Pendekatan berlapis ini menggabungkan cloud sandboxing dengan kustomisasi kotak pasir lokal untuk membatasi operasi agen AI untuk konteks dan file yang disetujui, mengurangi paparan data yang tidak disengaja atau berbahaya.
***
fitur keamanan dan tata kelola data
Gemini menawarkan tingkatan yang berbeda: versi dasar dan kebutuhan edisi "canggih" yang menargetkan kebutuhan perusahaan dengan fitur keamanan dan kepatuhan yang ketat. Versi lanjutan memperluas keamanan dengan mengintegrasikan dengan kebijakan tata kelola data perusahaan, mendukung kepatuhan terhadap peraturan seperti GDPR dan HIPAA, dan memungkinkan kontrol organisasi atas residensi data dan penebangan audit.
Enkripsi di Gemini melindungi data baik saat istirahat maupun dalam perjalanan. Versi lanjutan menambahkan kebijakan enkripsi dan pencegahan kehilangan data (DLP) yang mengontrol bagaimana data dibagikan, diakses, dan apakah konten sensitif diproses oleh AI sama sekali. Fitur -fitur seperti Manajemen Hak Informasi (IRM) mencegah tindakan seperti menyalin, mencetak, atau mengunduh file sensitif, yang mengurangi kemungkinan mengakses Gemini atau memaparkan data yang dilindungi selama pemrosesan.
***
Perbandingan dengan keamanan kotak pasir Codex
Sementara detail teknis spesifik tentang keamanan kotak pasir Codex kurang tercakup secara luas dalam data yang diambil, beberapa pengamatan umum dapat dilakukan berdasarkan model keamanan yang digunakan secara umum oleh sistem AI tersebut dan kontrol keamanan kodeks yang diketahui.
Codex, model pembuatan kode AI oleh OpenAI, biasanya beroperasi dengan pembatasan seperti sandbox saat menjalankan atau menyarankan kode. Ini bergantung pada eksekusi lokal atau berbasis cloud dengan persetujuan pengguna dan izin untuk memodulasi risiko. Model keamanan Codex mencakup mode kontrol yang membutuhkan persetujuan pengguna sebelum kode pengeksekusi otomatis atau memodifikasi file, mirip dengan sistem persetujuan cepat pengguna Gemini.
Khususnya, Gemini CLI secara terbuka memberi tahu pengguna saat pindah dari mode hanya baca atau hanya saran ke mode yang memungkinkan eksekusi atau perubahan file, memberikan transparansi dalam operasi yang berpotensi berisiko. Kontrol serupa, termasuk eksekusi berbasis sandbox melalui wadah, ada, memastikan kode berjalan di lingkungan yang terisolasi untuk mengurangi risiko kompromi sistem.
Baik Gemini dan Codex menghadapi tantangan dari serangan injeksi cepat upaya untuk menipu sistem AI agar menjalankan perintah yang tidak diinginkan atau jahat. Kerentanan ini tidak sepenuhnya dapat dipecahkan murni melalui sandboxing karena mereka berasal dari sifat interpretatif AI dan input pengguna, menekankan perlunya kontrol pengguna yang waspada dan pemantauan berkelanjutan.
***
Implikasi praktis untuk keamanan kotak pasir
Kotak pasir cloud Gemini memastikan bahwa eksekusi kode diisolasi dari komponen sistem kritis menggunakan pemfilteran syscall dan manajemen deskriptor file. Namun, kotak pasir terhubung ke alat backend melalui pipa RPC dan komunikasi protobuf, memberikannya jangkauan fungsional yang terkontrol tetapi luas. Desain ini memprioritaskan antarmuka yang aman dengan layanan eksternal tetapi memperkenalkan kompleksitas di mana eskalasi hak istimewa atau kebocoran data yang tidak diinginkan dapat terjadi jika validasi input atau kontrol saluran terganggu.
Sifat pemrosesan cloud menyiratkan bahwa data yang dibagikan dengan Gemini dikirim ke server Google untuk diproses. Ini menimbulkan pertimbangan privasi, karena data apa pun yang ditangani oleh AI tunduk pada kebijakan privasi Google dan keamanan cloud umum tetapi tidak harus sepenuhnya di bawah kendali lokal pengguna. Beberapa organisasi mengurangi ini menggunakan lapisan kotak pasir lokal tambahan seperti Docker atau wadah Firejail untuk membatasi ruang lingkup akses Gemini CLI di dalam lingkungan lokal.
Sebaliknya, kasus penggunaan Codex sering menekankan integrasi ke lingkungan pengembang dengan kontrol mode granular untuk izin eksekusi kode. Kedua sistem sangat bergantung pada kesadaran pengguna dan persetujuan eksplisit untuk operasi sensitif, tetapi Gemini tampaknya menekankan kontrol keamanan berlapis yang diadaptasi untuk skenario penyebaran perusahaan, termasuk pelacakan kepatuhan dan pencatatan audit.
***
Ringkasan Poin Kunci
- Gemini's Sandboxing menggunakan Google GVISOR, yang memberikan isolasi tingkat syscall untuk secara aman menjalankan kode python sewenang-wenang dalam cloud, meminimalkan risiko pelarian tetapi rentan terhadap risiko kebocoran data internal jika biner atau file internal yang besar dapat diakses. **
- Tata kelola data di Gemini Advanced termasuk enkripsi saat istirahat/dalam perjalanan, kerangka kerja kepatuhan perusahaan, kebijakan DLP, dan log audit, meningkatkan postur keamanan di luar perlindungan dasar. **
- Gemini CLI menambahkan persetujuan pengguna berlapis-lapis dan kontrol kotak pasir (mis., Docker, OS Sandboxing) secara lokal, mencegah file atau eksekusi perintah yang tidak diinginkan, sambil tetap memproses kueri AI di infrastruktur cloud Google. **
- Codex's Sandbox Security berbagi kesamaan dalam protokol persetujuan dan mode eksekusi yang dimasukkan tetapi rincian tentang isolasi pemrosesan backend lengkapnya kurang didokumentasikan secara publik. **
- Kedua sistem menghadapi tantangan dari suntikan yang cepat dan risiko orang dalam/eksfiltrasi yang tidak dapat sepenuhnya dikurangi, membutuhkan tata kelola keamanan yang komprehensif. **
- Model pemrosesan cloud Gemini memungkinkan kemampuan AI yang kuat tetapi memerlukan pemantauan terintegrasi, koneksi SIEM, dan manajemen izin otomatis untuk menjaga keamanan dalam skenario perusahaan. **
Tinjauan komprehensif ini menggarisbawahi bagaimana teknologi pemrosesan cloud dan sandboxing Gemini memberikan mekanisme keamanan yang kuat tetapi tidak sangat mudah, maju melampaui model tradisional seperti Codex dalam keamanan, tata kelola, dan integrasi kepatuhan yang berfokus pada perusahaan, namun masih menghadapi tantangan keamanan platform AI yang melekat.