Një nga sulmet më shqetësuese të zinxhirit të furnizimit në ekosistemin e inteligjencës artificiale po merr përmasa të reja. Një arkiv prej rreth 153 GB me të dhëna të vjedhura është shfaqur pas komprometimit të LiteLLM, një bibliotekë open-source që përdoret për të lidhur aplikacionet me modele të ndryshme të AI. Sipas studiuesve, incidenti mund të ketë prekur rreth 2,500 organizata.
Sulmi nisi përmes një hallke tjetër të zinxhirit. Sulmuesit komprometuan Trivy, një mjet i përdorur për skanimin e sigurisë së softuerit. Përmes mjedisit të zhvillimit të LiteLLM, ata arritën të marrin kredenciale që më pas u përdorën për të publikuar dy versione të manipuluara të paketës në PyPI, platforma kryesore ku shpërndahen paketa Python.
Versionet 1.82.7 dhe 1.82.8 përmbanin kod keqdashës të krijuar për të mbledhur të dhëna të ndjeshme nga sistemet ku instaloheshin. Sipas analizave të publikuara, në rrezik ishin kredenciale cloud, çelësa SSH, tokenë Kubernetes, çelësa API dhe sekrete të përdorura në sistemet CI/CD. Versioni i dytë ishte veçanërisht problematik, pasi mekanizmi i tij mund të aktivizohej gjatë nisjes së Python-it.
Dy paketat u publikuan më 24 mars dhe u hoqën nga PyPI pas një periudhe të shkurtër. LiteLLM konfirmoi se komprometimi kishte ardhur përmes varësisë së tij nga Trivy dhe se llogaritë e mirëmbajtësve dhe çelësat përkatës u ndryshuan pas incidentit. Kompania deklaroi gjithashtu se përdoruesit e imazhit zyrtar LiteLLM Proxy nuk u prekën nga ky komprometim, pasi varësitë e tij ishin të fiksuara në versione të caktuara.
Tani, megjithatë, shqetësimi kryesor është ajo që ndodhi me të dhënat e vjedhura. Studiuesit kanë identifikuar dhjetëra mijëra materiale që lidhen me mijëra domene korporative, ndërsa një pjesë e të dhënave besohet se përmban sekrete të sistemeve cloud dhe të infrastrukturës së zhvillimit. Rasti tregon një realitet të pakëndshëm të epokës së AI: siguria e një kompanie nuk varet më vetëm nga softueri që ajo ndërton, por edhe nga çdo mjet dhe paketë që fut në zinxhirin e saj teknologjik.



















































Discussion about this post