3 zranitelnosti chatbotů založených na umělé inteligenci

Chatboti na bázi umělé inteligence jsou stále běžnější ve webových aplikacích, protože zlepšují uživatelskou zkušenost. Představují však také nová bezpečnostní rizika a představují nové příležitosti pro zneužití špatnými aktéry.

Platforma řešení penetračního testování (pentesting) Společnost Synack zjistila zranitelnosti související s funkcemi chatbotů založených na AI ve webových aplikacích. Patří mezi ně injekční útoky, nezabezpečené úložiště dat a nedostatečná autorizace a řízení přístupu.

• Injekční útoky a AI chatboti. Injekční útoky jsou všudypřítomnou hrozbou (jak ukazuje výroční zpráva Synack) a AI chatboti nejsou imunní. K vyřešení tohoto problému zkoumá penetrační testování způsob, jakým chatbot zpracovává vstup, a identifikuje potenciální zranitelnosti, které mohou zneužít zákeřní aktéři, kteří vkládají škodlivé příkazy a zprávy. Identifikací těchto zranitelností prostřednictvím penetračního testování mohou organizace posílit svou obranu proti injekčním útokům a zvýšit důvěru v integritu svého chatbota s umělou inteligencí.
• Nebezpečné úložiště dat a rizika ochrany soukromí ze strany AI chatbotů. Chatboti s umělou inteligencí často zpracovávají citlivé informace, takže bezpečné ukládání dat je zásadním problémem. Pentestingové techniky vyhodnocují mechanismy ukládání, aby zajistily, že uživatelská data jsou chráněna před neoprávněným přístupem. Tento proaktivní přístup nejen snižuje rizika ochrany soukromí, ale je také v souladu s požadavkem na bezpečnou správu dat, jak je zdůrazněno v pokynech OWASP.
• Nedostatečná kontrola oprávnění a přístupu. Top 10 OWASP také zdůrazňuje rizika spojená s nedostatečnou autorizací a kontrolou přístupu. Pentesting pro chatboty s umělou inteligencí zkoumá úrovně uživatelského přístupu, aby bylo zajištěno, že s chatbotem mohou komunikovat a upravovat jeho funkce. Tím se zabrání neoprávněnému přístupu a případnému zneužití citlivých dat. Chatboti mohou stát za captcha nebo autentizačními mechanismy, které lze obejít bez ohledu na funkce chatbota, takže je nezbytné penetrační testování pro okolní webovou aplikaci a pluginy, kde je chatbot nasazen.

Testování AI chatbotů ve webových aplikacích

Jak organizace osvojují schopnosti chatbotů s umělou inteligencí, je zásadní porozumět bezpečnostním problémům uvedeným v seznamu Top 10 OWASP AI/LLM a řešit je. Pentesting se v tomto úsilí ukazuje jako strategický proces, který systematicky hodnotí a posiluje funkce chatbotů AI ve webových aplikacích. Testováním v souladu s pokyny OWASP organizace zlepšují svou pozici v oblasti kybernetické bezpečnosti a prokazují svůj závazek proaktivně řešit vyvíjející se hrozby v technologiích založených na umělé inteligenci.

Injekční útoky, nezabezpečené ukládání dat a nesprávná autorizace jsou klíčové zranitelnosti, které lze identifikovat pomocí penetračního testování.