Парадокс доверия: почему системы ИИ столь же безопасны, как и APIS, стоящие за ними
25 июля 2025 г.Ваш помощник по искусственному ИИ только что получил доступ к вашему банковскому балансу, используя небезопасную конечную точку. Вы не просили этого. Он думал, что ты сделал.
Это не научная фантастика - это утро во вторник в 2024 году, где системы искусственного интеллекта работают на основе доверия, которая сделает даже самую доверчивую человеческую паузу. В то время как мы одержим безопасностью модели, быстрым впрыскам и выравниванием, в серверной комнате есть слон, которого никто не хочет признавать: ИИ так же безопасен, как и интерфейсы прикладного программирования, от которого он зависит.
И, честно говоря? Это ужасно.
Невидимые артерии интеллекта
За каждым «умным» взаимодействием ИИ находится сложная сеть вызовов API. Думайте о них как о нервной системе современного искусственного интеллекта - постоянно пульсируя с запросами данных, информацией пользователя и системными командами, которые делают наши цифровые помощники действительно полезными, а не просто разговорными уловками.
Langchain организует тряпичные системы через бесчисленные соединения конечной точки. Функция OpenAI Функция вызова превращает модели GPT в действие агентов. Платформы, такие как Zapier и Make.com, стали лентой, сдерживая рабочие процессы ИИ, которые охватывают десятки услуг, каждый из которых подключен через API, которые варьируются от класса предприятия до «мой племянник построил это на выходных».
Вот Kicker: исследование Gartner 2024 года показывает, что более 85% приложений с AI зависят от сторонних API. Каждый день эти системы принимают миллионы автоматизированных решений о том, какие данные извлекают данные, какие услуги называют и как интерпретировать ответы - все без тщательной человеческой проверки, которая когда -то регулировала такие взаимодействия.
Доверие неявно. Абсолютный И совершенно неуместно.
Когда машины слишком много доверяют
Люди подходят к доверию с эволюционной осторожностью-мы проверяем, мы колеблемем, мы второй догадываемся. ИИ? Он доверяет тому, на что реагирует API, оптом и без вопросов.
Рассмотрим этот сценарий, который разыгрывался в крупной компании Fintech в прошлом году: AI Chatbot, разработанный для того, чтобы помочь клиентам с запросами на учетные записи, был интегрирован с API внутреннего профиля пользователя компании. В конечной точке не было надлежащих заголовков аутентификации. Когда клиент спросил о статусе своей учетной записи, ИИ покорно сделал звонок API, получил гораздо больше данных, чем предполагалось, и с радостью обменивались сведениями об учетной записи от нескольких пользователей в его ответе.
Бот не знал, что он делал что -то не так. Как это могло? API ответил данными, данные выглядели законными, и система была запрограммирована на полезную.
Это представляет собой фундаментальный сдвиг в том, как мы думаем о периметрах безопасности. Традиционная кибербезопасность была сосредоточена на том, чтобы не допустить плохих актеров. Но что происходит, когда плохой актер - это невольная система ИИ, которой манипулировали с помощью умного быстрого инженера для злоупотребления законным доступом API?
Поверхность атаки никто не смотрит
Проект безопасности Open Web Application (OWASP) обновил свою топ-10 API в 2023 году, но большинство организаций по-прежнему относятся к безопасности API, как и в 2019 году-статично, предсказуемо и контролируемые человеком.
Они не правы по всем пунктам.
2024 г. предоставил мастер-класс в нарушениях, связанных с API, которые должны испугать любого, кто строит интегрированные с ИИ системы. Утечка Pandabuy выявила миллионы пользовательских записей через неправильно защищенные конечные точки. Обход JWT Solarman продемонстрировал, как можно манипулировать токенами аутентификации в масштабе. И хотя слабая утечка подсказки ИИ остается гипотетической, исследователи безопасности точно показали, как будет развернуться такая атака.
Что делает эти инциденты особенно расслабленными, так это то, как ИИ усиливает ущерб. Традиционная эксплуатация API требовалась ручной обнаружения, тщательное создание запросов и интенсивное извлечение данных. Системы ИИ могут автоматизировать весь этот процесс, превращая незначительную уязвимость конечной точки в катастрофическое воздействие данных за считанные минуты, а не месяцы.
Вектор атаки становится самим ИИ - подчеркиваемым злонамеренными подсказками, которые заставляют систему, чтобы заставить API вызовы его не должно, чтобы получить доступ к данным, которые она не должна была видеть, и выполняют действия, которые обходят каждую человеческую контрольную точку в архитектуре безопасности.
Конфигурация хаос на скорости машины
Завершение API всегда было проблематичным, но они становятся экспоненциально более опасными, когда системы ИИ взаимодействуют с ними непрерывно, автоматически и без надзора.
Чрезмерная политика CORS? AI не волнует-он будет делать перекрестные просьбы весь день. Отсутствие надлежащей проверки токенов? ИИ с радостью будет использовать любые учетные данные, которые он находит. Ограничивая пробелы? Запросы на машине найдут и эксплуатируют их быстрее, чем любой тест на проникновение на проникновение человека.
Вот что заставляет специалистов в области безопасности бодрствовать ночью: системы ИИ обходят традиционные человеческие проверки по дизайну. Они должны работать автономно, быстро принимать решения и выполнять рутинные задачи без постоянного наблюдения. Но эта же автономия означает, что они будут использовать недостатки схемы, злоупотреблять неправильно настроенными конечными точками и неправильно управлять токенами аутентификации с безжалостной эффективностью.
Отчет Salt Security в 2024 году показал, что 67% организаций считают, что ИИ активно увеличивает их воздействие риска API. Не может увеличиться - сейчас увеличивается, когда вы читаете это.
Документальный обоюдоострый меч
Общественная документация по API раньше была удобством для разработчика. Теперь это план хакера, сделанный бесконечно более опасным с помощью систем ИИ, которые могут читать, понимать и вооружить техническую документацию на сверхчеловеческих скоростях.
Когда CHATGPT читает Docs API, он не просто узнает, как правильно использовать конечную точку - он также определяет потенциальные шаблоны неправильного использования, краевые случаи и логические недостатки, которые могут быть использованы. И в отличие от злоумышленников, которые могут пропустить тонкие уязвимости, системы ИИ могут коррелировать информацию по нескольким источникам документации, репозиториям GitHub и даже в общественных рабочих пространствах почтальона для создания комплексных стратегий эксплуатации.
Демократизация знаний API через ИИ создает беспрецедентную асимметрию: защитники все еще думают как люди, в то время как злоумышленники теперь имеют доступ к анализу машинного скорости и корреляции.
Новая порода угроз
Традиционная безопасность API была сосредоточена на защите от известных моделей атаки - инъекция SQL, обход аутентификации, воздействие данных. ИИ представляет совершенно новые категории угроз, с которыми наши рамки безопасности не были предназначены для обработки.
Атаки быстрого впрыска могут теперь вызывать конкретные вызовы API, превращая разговорные интерфейсы в удаленные платформы выполнения команды. Rag Systems галлюцинируют конечные точки, которые не существуют, но затем пытаются позвонить им в любом случае, потенциально выявляя информацию о отладке или состояниях ошибок, которые показывают внутреннюю архитектуру.
Агенты GPT с неограниченным доступом плагина представляют собой конкретный сценарий кошмара. Auto-GPT и аналогичные системы могут запускать функциональные вызовы с широкими областями, эскалационными привилегиями через цепочки API и выполнять действия, которые ни у одного человека пользователя никогда не будет иметь разрешение на завершение.
Поверхность атаки не просто больше - это принципиально отличается.
Закрепление цепи: что на самом деле работает
Рекомендации, возникающие от ведущих исследователей безопасности, не просто постепенно улучшения существующих практик - они представляют собой полную реконцептуализацию архитектуры безопасности API.
Для разработчиков и CTO:Аутентификацию на основе токенов больше недостаточно. Вам нужны контекстные прицелы, которые понимают не только, кто делает запрос, но и какой тип системы делает это и почему. Лучшие практики OAuth2 и JWT должны быть расширены, чтобы включить конкретные варианты использования AI. Инструменты для тестирования пузырьков с учетом схемы, такие как 42Crunch и Readyapi, должны работать непрерывно, а не только во время циклов разработки.
Самое главное, что вам нужно моделирование угроз API API, которое учитывает, как системы машинного обучения могут злоупотреблять законными конечными точками так, как они никогда не будут пользователями.
Для команд продуктов:Каждое добавление функции ИИ требует полной переоценки зависимостей API. Удобные интеграции, которые сделали ваше приложение полезным, теперь могут представлять собой критические уязвимости безопасности. Упражнения из красной команды должны включать сценарии поведения искусственного интеллекта - что происходит, когда ваш чат -бот получает вредоносные инструкции? Как ваш механизм рекомендаций реагирует на отравленные данные обучения?
Обращаться с API как первоклассными векторами атаки, а не об удобных слоях инфраструктуры.
Для инженеров безопасности:Традиционные подходы мониторинга недостаточны. Вам необходимо коррелировать журналы использования ИИ с журналами вызовов API в режиме реального времени, в поисках шаблонов, которые указывают на манипулирование или злоупотребление. Инструменты обнаружения аномалий поведения искусственного интеллекта от таких компаний, как соляная безопасность, отслеживаемая и неопределенная безопасность, становятся важными, а не дополнительными.
Цель не просто обнаружить нарушения - это понимать, как ведут себя системы ИИ в состязательных условиях, и предотвращать эксплуатацию до возникновения повреждения.
Эволюция безопасного интеллекта
Будущее безопасности API уже формируется, что обусловлено признанием того, что традиционные подходы в основном неадекватны для систем, интегрированных по ИИ.
Появляются архитектуры API с нулевым дозом, которые предполагают, что каждый запрос-даже из внутренних систем ИИ-потенциально злонамерен. Blockchain-Authenticated API-вызовы предоставляют криптографическое подтверждение законных системных взаимодействий. OpenAI и другие крупные поставщики разрабатывают руководящие принципы охраны безопасности, специально предназначенные для архитектур вызова функций и плагинов.
Возможно, самое главное, что новое поколение стартапов сосредоточено исключительно на наблюдении AI и API, создании инструментов, которые могут понимать и защищать сложные взаимодействия между системами машинного обучения и API, от которых они зависят.
Речь идет не только о лучшей безопасности - это о том, чтобы позволить революции ИИ продолжаться без катастрофических нарушений, которые могут установить все полевые годы.
Артериальная правда
Мы больше не просто затвердеем модели ИИ. Мы утверждаем артерии, от которых они зависят.
Неудобная реальность заключается в том, что системы ИИ столь же умны - и столь же безопасны - как и API, от которых они зависят. Каждая конечная точка представляет потенциальный вектор атаки. Каждая интеграция создает новую поверхность уязвимости. Каждый автоматический вызов API - это доверительное решение, которое может быть использовано противниками, которые понимают систему лучше, чем ее создатели.
Следующее крупное нарушение безопасности ИИ не пройдет через саму модель. Это не будет оперативной атакой отравления данных или обучения. Это пройдет через конечную точку доверенной системе - API называют ее автоматически, без вопросов, потому что это то, для чего она была разработана.
Революция машины работает на доверии. Пришло время, чтобы мы начали рассматривать это доверие как к ответственности, которое он на самом деле является.
Оригинал