A beolvasott információk a Google Gemini felhőfeldolgozásának, a homokozó biztonságának és a kapcsolódó biztonsági funkcióknak a több aspektusát fedik le, ideértve néhány összehasonlítást a Codex megközelítésének aspektusaival a homokdobozok és az engedélyek területén. A következő részletes magyarázat az összegyűjtött adatokon alapul.
***
Gemini felhőfeldolgozása és homokozó biztonsága
A Google Gemini felhőalapú AI feldolgozási architektúrát alkalmaz, ahol az AI számítások központilag megtörténnek a Google felhőinfrastruktúráján. Ez az architektúra lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a kódot, mint például a Python szkripteket, egy homokozó környezetben, amelynek célja a végrehajtás elkülönítése és a rendszer egészére kiterjedő kockázatok megelőzése. A Gemini Sandbox-ot a Google Gvisor Technology, egy edzett felhasználó-tér-kernel felhasználásával építették fel, amely a SyScall szűrés és a szigorú engedélyek révén izolálja a kód végrehajtását.
A Gemini homokozó -mechanizmusa kifinomult, lehetővé téve az önkényes Python -kód végrehajtását, miközben korlátozza a hálózati és fájlrendszer képességeit, hogy csökkentse az adatok kivonásának vagy jogosulatlan hozzáférésnek az adatok kockázatát. A biztonsági kutatók azonban felfedezték, hogy míg a hagyományos homokozó menekülések nehézek, a kockázatok továbbra is fennállnak az információs szivárgás formájában a homokozó környezetben. Például a kutatóknak sikerült kinyerniük a belső bináris fájlokat és a Google szabadalmaztatott kódjának egyes részeit a Gemini Sandbox -ból azáltal, hogy kihasználják a nagy fájlok elolvasásának képességét a homokozó kimenetein belül. Így, bár a homokozó korlátozza a külső kommunikációt, nem távolítja el teljesen az információk közzétételi kockázatait a belső eszközökből, amelyekhez a homokozó környezet hozzáférhet.
Az Ikrek tovább hajtják végre a többrétegű biztonságot finom szemcsés vezérlőkkel, például a teljes fájlrendszer-vizsgálat korlátozásával a Gemini CLI eszköz által, és kifejezett felhasználói hozzájárulást igényelnek a fájlokhoz való hozzáféréshez, és még a helyi környezetben is a homokdobozok Docker Containers vagy OS-specifikus homokozó mechanizmusok felhasználásával (mint például a MACOS-on lévő biztonsági öv). Ez a réteges megközelítés egyesíti a felhő homokozóját a helyi homokozó testreszabással, hogy az AI ügynöki műveleteket a jóváhagyott kontextusokhoz és fájlokhoz korlátozza, csökkentve a véletlen vagy rosszindulatú adatok expozícióját.
***
Biztonsági jellemzők és adatkezelés
A Gemini különféle szinteket kínál: egy alapvető verzió és egy "Advanced" kiadás, amely a vállalati igényeket szigorú biztonsági és megfelelési funkciókkal célozza meg. A fejlett verzió kiterjeszti a biztonságot azáltal, hogy integrálódik a vállalati adatkezelési politikákkal, alátámasztja az olyan rendeletek betartását, mint a GDPR és a HIPAA, és lehetővé teszi az adatok rezidenciájának és az ellenőrzési naplózásnak a szervezeti ellenőrzését.
Az Ikrek titkosítása védi az adatokat mind nyugalmi, mind tranzit során. A fejlett verziók hozzáadják a végpontok közötti titkosítást és az adatvesztési megelőzés (DLP) politikákat, amelyek ellenőrzik az adatok megosztását, hozzáférését, és hogy az AI egyáltalán feldolgozza-e az érzékeny tartalmat. Az olyan funkciók, mint például az Információjogkezelés (IRM), megakadályozzák az olyan műveleteket, mint például az érzékeny fájlok másolását, nyomtatását vagy letöltését, ami csökkenti annak lehetőségét, hogy a Gemini a feldolgozás során a védett adatokhoz való hozzáférés vagy a védett adatok elérése.
***
Összehasonlítás a Codex Sandbox biztonságával
Míg a Codex Sandbox biztonságával kapcsolatos konkrét műszaki részleteket kevésbé széles körben fedik le a letöltött adatok, néhány általános megfigyelés az ilyen AI rendszerek és az ismert Codex biztonsági ellenőrzések által a közös biztonsági modellek alapján történik.
A CODEX, az OpenAI AI kódgenerációs modellje, általában homokozó-szerű korlátozásokkal működik, amikor kód végrehajtása vagy javaslata. Helyi vagy felhőalapú végrehajtásokra támaszkodik, felhasználói jóváhagyásokkal és engedélyekkel a kockázat modulálására. A Codex biztonsági modellje magában foglalja a felhasználói hozzájárulást igénylő vezérlési módokat, a kód automatikus végrehajtása vagy a fájlok módosítása előtt, hasonlóan a Gemini felhasználói prompt jóváhagyási rendszeréhez.
Nevezetesen, a Gemini CLI nyíltan értesíti a felhasználókat, amikor csak olvasható vagy csak javaslatos módból mozog olyan módokba, amelyek lehetővé teszik a végrehajtást vagy a fájlváltozásokat, átláthatóságot biztosítva a potenciálisan kockázatos műveletek során. Hasonló kezelőszervek, beleértve a homokozó alapú konténereken keresztüli végrehajtást, biztosítva a kód működését izolált környezetben a rendszer veszélyeztetése érdekében.
Mind a Gemini, mind a Codex kihívásokkal szembesülnek az azonnali injekciós támadásoktól, hogy megpróbálják becsapni az AI rendszereket nem szándékos vagy rosszindulatú parancsok futtatására. Ezek a sebezhetőségek nem teljesen oldhatók meg pusztán a homokozón keresztül, mivel azok az AI és a felhasználói bemenetek értelmező jellegéből fakadnak, hangsúlyozva az éber felhasználói vezérlők szükségességét és a folyamatos megfigyelést.
***
Gyakorlati következmények a homokozó biztonságára
A Gemini Cloud Sandbox biztosítja, hogy a kód végrehajtása a kritikus rendszerkomponensektől a SyScall szűrés és a fájlleírók kezelése segítségével elkülönüljön. A homokozó azonban az RPC -csövek és a ProtoBuf kommunikáció révén a háttéreszközökhez csatlakozik, így ellenőrzött, de kiterjedt funkcionális elérhetőséget biztosítva. Ez a kialakítás prioritást élvez a biztonságos kapcsolatokkal a külső szolgáltatásokkal, de olyan bonyolultságot vezet be, ahol a privilégiumok eszkalálódása vagy nem szándékos adatszivárgás fordulhat elő, ha a bemeneti validálás vagy a csatorna -ellenőrzések veszélybe kerülnek.
A felhőfeldolgozás jellege azt jelenti, hogy az Ikrekkel megosztott adatok továbbítják a Google szervereire feldolgozás céljából. Ez adatvédelmi megfontolásokat jelent, mivel az AI által kezelt adatokra a Google adatvédelmi irányelvei és a Generalized Cloud Security Â, de nem feltétlenül teljes mértékben a felhasználó helyi ellenőrzése alatt állnak. Egyes szervezetek enyhítik ezt további helyi homokozó rétegek, például a Docker vagy a Firejail konténerek segítségével, hogy korlátozzák a Gemini CLI hozzáférésének hatókörét a helyi környezetben.
Ezzel szemben a CODEX felhasználási esetei gyakran hangsúlyozzák a fejlesztői környezetbe történő integrációt granulált üzemmódú vezérlőkkel a kód végrehajtási engedélyekhez. Mindkét rendszer nagymértékben támaszkodik a felhasználói tudatosságra és az érzékeny műveletek kifejezett hozzájárulására, ám úgy tűnik, hogy az Ikrek hangsúlyozzák a vállalati telepítési forgatókönyvekhez igazított rétegelt biztonsági ellenőrzéseket, ideértve a megfelelés nyomon követését és az ellenőrzés naplózását.
***
A kulcspontok összefoglalása
- A Gemini Sandboxing a Google GVISOR-ját használja, amely Syscall-szintű izolációt biztosít az tetszőleges Python-kód biztonságos végrehajtásához a felhőben, minimalizálva a kitörés kockázatát, de érzékeny a belső adatszivárgás kockázatainak, ha a nagy belső bináris fájlok vagy fájlok hozzáférhetők.
- Az Gemini adatkezelése a fejlett titkosítást magában foglalja a nyugalomban/tranzitban, a vállalati megfelelési keretekhez, a DLP -politikákhoz és az ellenőrzési naplókhoz, a biztonsági testtartás javításával az alapvédelemön túl. **
- A Gemini CLI többrétegű felhasználói beleegyezést és homokozó vezérlőket (például Docker, OS homokdobozt) ad hozzá, megakadályozva a nem kívánt fájlt vagy a parancs végrehajtását, miközben továbbra is feldolgozza az AI lekérdezéseket a Google Cloud infrastruktúrán. **
- A Codex Sandbox Security megosztja a hozzájárulási protokollok és a konténerizált végrehajtási módok hasonlóságait, de a teljes háttér -feldolgozási elszigeteltség részletei kevésbé nyilvánosan dokumentáltak. **
- Mindkét rendszernek kihívásokkal kell szembenéznie az gyors injekciókkal és a bennfentes/exfiltrációs kockázatokkal.
- A Gemini felhőfeldolgozási modellje lehetővé teszi a hatékony AI képességeket, de integrált megfigyelést, SIEM -kapcsolatokat és automatizált engedélykezelést igényel a vállalati forgatókönyvek biztonságának fenntartása érdekében. **
Ez az átfogó áttekintés hangsúlyozza, hogy a Gemini felhőfeldolgozási és homokozó technológiái robusztus, de nem bolondbiztos biztonsági mechanizmusokat biztosítanak, és a hagyományos modelleken túlmutatnak, mint például a CODEX a vállalati központú biztonság, a kormányzás és a megfelelőség integrációjában, ám mégis szembesülnek az AI platform biztonsági kihívásaival.