Black Hat USA 2026 में एक शोधकर्ता ने प्रदर्शित किया कि कैसे ChatGPT के सुरक्षित और अलग-थलग सैंडबॉक्स पर नियंत्रण पाया जा सकता है। यह हमला एक जटिल 'कमांड और कंट्रोल' (C2) तकनीक का उपयोग करता है।
मुख्य बिंदु
- शोधकर्ता सिम्चा कोस्मान ने ChatGPT के सैंडबॉक्स को बायपास करने का तरीका दिखाया।
- iPhone और Mac उपयोगकर्ताओं के लिए 'वन-क्लिक' हमले का खतरा पाया गया।
- हमलावर सैंडबॉक्स के भीतर कोड चलाकर डेटा चोरी कर सकते हैं।
- OpenAI ने कहा है कि इस भेद्यता को ठीक कर दिया गया है।
लास वेगास में आयोजित Black Hat USA 2026 के दौरान, Palo Alto Networks के वरिष्ठ सुरक्षा शोधकर्ता सिम्चा कोस्मान (Simcha Kosman) ने एक चौंकाने वाला शोध प्रस्तुत किया। उन्होंने दावा किया कि वह ChatGPT के उस सुरक्षित 'सैंडबॉक्स' (sandbox) में पूर्ण नियंत्रण प्राप्त करने में सक्षम हैं, जिसे डेटा सुरक्षा के लिए पूरी तरह से अलग रखा गया है।
कोस्मान का शोध दर्शाता है कि कैसे एक हमलावर ChatGPT के 'रीजनिंग' (reasoning) इंजन को धोखा देकर अनधिकृत कोड चला सकता है। उन्होंने दिखाया कि कैसे एक दुर्भावनापूर्ण स्प्रेडशीट के माध्यम से ChatGPT को निर्देश दिए जा सकते हैं, जिससे वह उपयोगकर्ता के संवेदनशील डेटा को इकट्ठा कर सके और उसे हमलावर के पास भेज सके।
यह क्यों महत्वपूर्ण है?
BozokMedia विश्लेषण से पता चलता है कि यह घटना एआई (AI) सुरक्षा के भविष्य के लिए एक चेतावनी है। यदि एक सुरक्षित माना जाने वाला सैंडबॉक्स भी 'कमांड और कंट्रोल' (C2) हमलों के प्रति संवेदनशील है, तो इसका मतलब है कि अरबों उपयोगकर्ताओं का डेटा जोखिम में हो सकता है। यह हमला केवल सैद्धांतिक नहीं है, बल्कि यह दिखाता है कि कैसे अलग-अलग प्लेटफॉर्म (जैसे iPhone बनाम Windows) के व्यवहार में अंतर का फायदा उठाया जा सकता है।
'निजी चैट निजी रहनी चाहिए, लेकिन सैंडबॉक्स के भीतर भी गोपनीयता बनाए रखना अब एक बड़ी चुनौती है।'
इस हमले की सबसे जटिल कड़ी 'Artifactory' रिपॉजिटरी का उपयोग करना था। कोस्मान ने पाया कि दो अलग-अलग सैंडबॉक्स, जो एक-दूसरे से कटे हुए होने चाहिए, लॉगिन विफलताओं (login failures) को बाइनरी कोड (0 और 1) के रूप में उपयोग करके एक-दूसरे को संदेश भेज सकते हैं। यह एक अत्यंत परिष्कृत तरीका है जिससे डेटा चोरी किया जा सकता है।
ऐतिहासिक पृष्ठभूमि
सैंडबॉक्सिंग तकनीक का उपयोग दशकों से सॉफ्टवेयर सुरक्षा के लिए किया जाता रहा है ताकि संदिग्ध कोड को मुख्य सिस्टम से दूर रखा जा सके। हालांकि, जैसे-जैसे एआई मॉडल अधिक जटिल होते जा रहे हैं, उनके 'तर्क करने' की क्षमता का उपयोग ही उनके विरुद्ध एक हथियार के रूप में किया जा सकता है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQs)
1. क्या मेरा ChatGPT डेटा अभी भी असुरक्षित है?
OpenAI के अनुसार, इस शोध में जिस भेद्यता का उपयोग किया गया था, उसे पहले ही हटा दिया गया है।
2. यह हमला किस डिवाइस पर सबसे अधिक प्रभावी है?
शोध के अनुसार, iPhone और Mac उपयोगकर्ता अधिक जोखिम में हैं क्योंकि वहां लिंक पर क्लिक करते ही कमांड तुरंत निष्पादित हो जाते हैं।