دیپ سیک در ابتدا اعلام کرد که ثبت‌نام‌های جدید را به کاربرانی با شماره تلفن چینی محدود می‌کند. پس از صعود به صدر نمودارهای اپل اپ استور در ایالات متحده دستیار هوش مصنوعی دیپ‌سیک اکنون ثبت‌نام کاربران جدید را محدود می‌کند. طبق یک صفحه گزارش، حادثه ثبت‌نام‌ها به دلیل حملات مخرب گسترده به خدمات دیپ‌سیک به طور موقت محدود شده‌اند اگرچه مشخص نیست که این محدودیت‌ها چگونه اعمال می‌شوند.

به گزارش سرویس امنیت رسانه اخبار فناوری تکنا، دیپ‌سیک در به‌روزرسانی خود اعلام کرد که کاربران فعلی می‌توانند طبق معمول وارد سیستم شوند. از درک و حمایت شما سپاسگزاریم. یک بنر هشدار در صفحه ثبت‌نام وب دیپ‌سیک می‌گوید که ثبت‌نام ممکن است شلوغ باشد و نه کاملاً محدود شده باشد و کاربران را تشویق می‌کند که صبر کنند و اگر درخواستشان ناموفق بود دوباره امتحان کنند.

قطعی‌ها و مشکلات عملکردی اوایل امروز توسط دیپ‌سیک گزارش شد که مانع از ورود کاربران یا ایجاد حساب‌های جدید می‌شد. این حادثه اکنون به عنوان حل شده علامت‌گذاری شده است اما هیچ اطلاعاتی در مورد حملات گزارش شده علیه برنامه چت‌بات دیپ‌سیک ارائه نشده است. قبلاً تصور می‌شد که سیستم‌های دیپ‌سیک ممکن است به دلیل هجوم عظیم کاربران جدیدی که برنامه را دانلود می‌کنند تحت فشار باشند که گفته می‌شود با خدمات هوش مصنوعی غربی مانند ChatGPT اوپن‌ای‌آی و کلود آنتروپیک رقابت می‌کند.

یک به‌روزرسانی قبلی گفته بود که در حال حاضر فقط ثبت‌نام با شماره تلفن همراه سرزمین اصلی چین برای اطمینان از ادامه خدمات پشتیبانی می‌شود. شرط خاص برای شماره‌های چینی از آن زمان حذف شده است. با این حال من و سایر کارکنان ورج توانسته‌ایم با موفقیت از طریق گزینه‌های ورود به سیستم برای شناسه گوگل و شناسه اپل حساب‌های جدیدی ایجاد کنیم. ثبت‌نام ایمیل نیز همچنان در صفحه ثبت‌نام وب دیپ‌سیک به عنوان در دسترس ذکر شده است. برای دیدن دیگر خبرها به صفحه اخبار امنیت سایبری مراجعه نمایید.

فاصله زمانی بین دو کلیک ماوس برای هکرها کافی است تا صفحات وب را جابجا کرده و قربانیان را فریب دهند تا به طور تصادفی مجوز دسترسی یا انتقال وجه را صادر کنند. «دابل-کلیک‌جکینگ» می‌تواند برای به دست آوردن مجوزهای OAuth و API برای اکثر وب‌سایت‌های بزرگ، انجام تغییرات حساب کاربری با یک کلیک، مانند غیرفعال کردن تنظیمات امنیتی، حذف یک حساب کاربری، صدور مجوز دسترسی یا انتقال وجه یا تأیید تراکنش‌ها و غیره استفاده شود

به گزارش سرویس سایبری رسانه اخبار فناوری تکنا، پالوس ییبلو محقق امنیتی و شکارچی باگ، نوع جدیدی از حملات به اصطلاح «کلیک‌جکینگ» را فاش کرده است. این حملات کاربران را فریب می‌دهند تا روی دکمه‌های پنهان یا مبدل شده‌ای که هرگز قصد کلیک کردن روی آن‌ها را نداشته‌اند، کلیک کنند. حملات تک‌کلیکی برای مهاجمان کم‌کاربردتر شده‌اند، زیرا مرورگرهای مدرن دیگر کوکی‌های بین سایتی ارسال نمی‌کنند. برای دور زدن این محدودیت، هکرها حمله‌ی کلیک‌جکینگ را با تغییری جدید به‌روز کرده‌اند: معرفی کلیک دوم.

ییبلو در یک پست وبلاگی اظهار داشت که اگرچه ممکن است این تغییر کوچک به نظر برسد، اما دری را به روی حملات جدید دستکاری رابط کاربری باز می‌کند که از تمام محافظت‌های شناخته شده‌ی کلیک‌جکینگ عبور می‌کند. برای کاربران، سایت فیشینگ به عنوان یک اعلان معمولی «کپچا» ظاهر می‌شود و از کاربر می‌خواهد با دوبار کلیک روی یک دکمه، تأیید کند که انسان است. در پسِ آن، هکرها قابلیتی را اضافه می‌کنند که یک صفحه‌ی حساس، مانند تأییدیه‌ی مجوز OAuth، را در پس‌زمینه بارگذاری می‌کند. هنگامی که کاربر دوبار کلیک می‌کند، اولین کلیک پنجره‌ی بالایی را می‌بندد و صفحه‌ی حساس را آشکار می‌کند. سپس کلیک دوم ماوس روی صفحه‌ی حساس قرار می‌گیرد و مجوز را تأیید می‌کند، اجازه دسترسی می‌دهد یا هر عمل دیگری را کامل می‌کند.

سرعت کلیک بر این حمله تأثیری ندارد، زیرا هکرها از کنترل‌کننده‌های رویداد mousedown استفاده می‌کنند. این محقق بیان کرد که سایت مخرب می‌تواند به سرعت یک پنجره‌ی حساس‌تر را از همان جلسه‌ی مرورگر (به عنوان مثال، یک درخواست مجوز OAuth) جایگزین کند و به طور مؤثر کلیک دوم را برباید. او اضافه کرد روش‌های زیادی برای انجام این جابجایی وجود دارد و مطمئن‌ترین و روان‌ترین روشی که او پیدا کرده استفاده از window.open.location است.

این تکنیک جدید همچنین می‌تواند برای حمله به افزونه‌های مرورگر استفاده شود. این محقق همچنین یک کد اثبات مفهوم و نمونه‌هایی را به اشتراک گذاشت که مهاجمان می‌توانند از آنها برای به دست گرفتن حساب‌های اسلک، شاپیفای و سیلزفورس استفاده کنند.

وب‌سایت‌ها می‌توانند با غیرفعال کردن پیش‌فرض دکمه‌های حیاتی، میزان قرار گرفتن در معرض خطر را محدود کنند، مگر اینکه یک حرکت آغاز شده توسط کاربر قبلی، مانند حرکت ماوس یا استفاده از صفحه کلید، قبل از فعال شدن این دکمه‌ها شناسایی شود. راه‌حل‌های بلندمدت نیازمند به‌روزرسانی مرورگرها و استانداردهای جدید برای دفاع در برابر سوءاستفاده از دوبار کلیک خواهد بود. ییبلو پیشنهاد می‌کند که هر صفحه‌ای که تأیید دامنه‌ی OAuth، تأیید پرداخت یا سایر اقدامات با امتیاز بالا را انجام می‌دهد، باید تا زمانی که مرورگرها راه‌حل‌هایی ارائه دهند، اسکریپت دفاعی را شامل شود. برای دیدن دیگر خبرها به صفحه اخبار امنیت سایبری مراجعه نمایید.

وزارت خزانه‌داری ایالات متحده تأیید کرده است که در یک حمله سایبری که آن را «حادثه بزرگ» نامیده، اسنادی به سرقت رفته و سیستم‌ها مورد نفوذ قرار گرفته‌اند. این نفوذ از طریق یک ارائه‌دهنده خدمات امنیت سایبری شخص ثالث به نام «بیاندتراست» رخ داده که امکان دسترسی از راه دور به سیستم‌های کلیدی را فراهم می‌کرد. این موضوع نشان‌دهنده ریسک‌های امنیتی ناشی از وابستگی به شرکت‌های شخص ثالث در حوزه امنیت سایبری است.

به گزارش سرویس هک و امنیت رسانه اخبار تکنولوژی تکنا به نقل از بی بی سی، این سازمان در یک نامه افشاگری به کنگره تأیید کرد که از طریق این سیستم، هکرها توانستند به دسترسی مورد استفاده فروشنده برای لغو بخش‌هایی از سیستم‌های وزارت خزانه‌داری دسترسی پیدا کنند. سیستم شخص ثالث که معمولاً پشتیبانی فنی از راه دور را به کارمندان ارائه می‌دهد، از آن زمان آفلاین شده است. این اقدام سریع نشان از اهمیت واکنش فوری به تهدیدات سایبری و قطع دسترسی‌های غیرمجاز دارد.

به گفته مقامات، ارزیابی‌های اولیه توسط این سازمان نشان می‌دهد که این حمله توسط یک عامل تهدید مداوم پیشرفته مستقر در چین انجام شده است. چین این اتهام را بی‌اساس خوانده و اظهار داشته که به طور مداوم با همه اشکال هک کردن مخالف است. این تبادل اتهامات نشان‌دهنده تنش‌های ژئوپلیتیکی موجود در فضای سایبری است. فعالیت مشکوک برای اولین بار در ۲ دسامبر مشاهده شد و وزارت خزانه‌داری در ۸ دسامبر از این هک مطلع شد، اگرچه سه روز طول کشید تا این شرکت تشخیص دهد که مورد نفوذ قرار گرفته است. این تأخیر در تشخیص نفوذ، اهمیت پایش مداوم و سیستم‌های تشخیص زودهنگام را برجسته می‌کند.

مشخص نیست که چه نوع فایل‌هایی برداشته شده یا این فایل‌ها مربوط به چه چیزی هستند، اما انتظار می‌رود جزئیات بیشتر در گزارش تکمیلی ۳۰ روزه وزارت خزانه‌داری فاش شود. این حمله پس از یک نفوذ بزرگ مخابراتی رخ می‌دهد که ۹ شرکت بزرگ مخابراتی ایالات متحده را هدف قرار داد و میلیون‌ها نفر را در معرض خطر قرار داد. این نفوذ مخابراتی که به گروه تحت حمایت دولت چین (سالت تایفون) نسبت داده می‌شود، منجر به وعده تلافی از سوی رئیس جمهور منتخب ترامپ شد و چین نیز هرگونه تخلف مربوط به این هک را رد کرد. این زنجیره حملات نشان می‌دهد که زیرساخت‌های حیاتی و حساس در معرض تهدیدات سایبری مداوم قرار دارند.

سخنگوی سفارت چین در واشنگتن دی سی (لیو پنگیو) اظهار داشت که ایالات متحده باید از استفاده از امنیت سایبری برای لکه‌دار کردن و افترا زدن به چین دست بردارد و از انتشار انواع اطلاعات نادرست در مورد تهدیدات به اصطلاح هک چینی خودداری کند. این اظهارات نشان‌دهنده ابعاد سیاسی و دیپلماتیک جنگ سایبری بین کشورهاست.

حمله‌ای سایبری گسترده، افزونه‌های معتبر مرورگر کروم را برای سرقت اطلاعات هدف قرار داد. یک حمله فیشینگ که کد مخرب را در افزونه حفاظت از داده Cyberhaven قرار داد، به نظر می‌رسد بخشی از یک کارزار گسترده‌تر باشد.

به گزارش سرویس سایبری رسانه اخبار تکنولوژی تکنا، یک کارزار حملات سایبری از اواسط دسامبر، کد مخرب را در چندین افزونه مرورگر کروم وارد کرده است. طبق یک پست وبلاگ از شرکت Cyberhaven، یکی از شرکت‌هایی که هدف قرار گرفته، این کد به منظور سرقت کوکی‌های مرورگر و جلسات احراز هویت، با تمرکز بر «تبلیغات خاص رسانه‌های اجتماعی و پلتفرم‌های هوش مصنوعی» طراحی شده بود. این حملات نشان دهنده افزایش هدفمند حملات سایبری به کاربران فضای مجازی و اهمیت حفاظت از اطلاعات شخصی در این فضا است.

Cyberhaven، ایمیل فیشینگ را عامل این حمله می‌داند و در یک پست تحلیل فنی جداگانه می‌نویسد که این کد به طور خاص حساب‌های تبلیغاتی فیسبوک را هدف قرار داده است. به گزارش رویترز، محقق امنیتی جیمی بلاسکو معتقد است که این حمله «کاملاً تصادفی» بوده و Cyberhaven به طور خاص هدف قرار نگرفته است. او در پستی در X (توییتر سابق) اعلام کرد که افزونه‌های VPN و هوش مصنوعی را پیدا کرده که حاوی همان کد مخرب وارد شده به Cyberhaven بوده‌اند. این یافته نشان می‌دهد که دامنه این حمله بسیار گسترده‌تر از آنچه تصور می‌شد، بوده است.

سایر افزونه‌های احتمالا تحت تأثیر قرار گرفته شامل Internxt VPN، VPNCity، Uvoice و ParrotTalks هستند. این موضوع نشان می‌دهد که طیف وسیعی از کاربران ممکن است در معرض خطر قرار گرفته باشند و اهمیت بررسی دقیق‌تر وضعیت امنیتی این افزونه‌ها را نشان می‌دهد. شناسایی و رفع این آسیب‌پذیری‌ها برای جلوگیری از سوء استفاده‌های بیشتر ضروری است.

Cyberhaven می‌گوید هکرها یک به‌روزرسانی (نسخه ۲۴.۱۰.۴) از افزونه جلوگیری از نشت داده Cyberhaven خود را که حاوی کد مخرب بود، در شب کریسمس در ساعت ۸:۳۲ بعد از ظهر به وقت ET منتشر کردند. Cyberhaven می‌گوید این کد را در ۲۵ دسامبر در ساعت ۶:۵۴ بعد از ظهر به وقت ET کشف و ظرف یک ساعت آن را حذف کرد، اما این کد تا ۲۵ دسامبر در ساعت ۹:۵۰ بعد از ظهر به وقت ET فعال بود. این شرکت می‌گوید نسخه پاک شده را در به‌روزرسانی ۲۴.۱۰.۵ خود منتشر کرده است. سرعت عمل Cyberhaven در شناسایی و رفع مشکل قابل توجه است، اما این حادثه نشان می‌دهد که حتی افزونه‌های معتبر نیز می‌توانند مورد سوء استفاده قرار گیرند.

توصیه‌های Cyberhaven برای شرکت‌هایی که ممکن است تحت تأثیر قرار گرفته باشند شامل بررسی گزارش‌های خود برای فعالیت‌های مشکوک و ابطال یا تغییر هر رمز عبوری است که از استاندارد احراز هویت چند عاملی FIDO2 استفاده نمی‌کند. قبل از انتشار پست‌های خود، این شرکت از طریق ایمیلی به مشتریان خود اطلاع داد که رسانه های خبری صبح جمعه آن را گزارش کردند. این اطلاع رسانی به موقع به مشتریان، گامی مهم در جهت کاهش آسیب‌های احتمالی بوده است. این حادثه بار دیگر بر اهمیت به‌روزرسانی مداوم نرم‌افزارها و استفاده از روش‌های امنیتی قوی تاکید می‌کند. برای دیدن دیگر خبرها به صفحه اخبار هک و امنیت سایبری رسانه تکنا مراجعه کنید.

ایالات متحده قوانین جدیدی را برای افزایش امنیت داده‌های بهداشتی پیشنهاد می‌کند. این قوانین پیشنهادی وزارت بهداشت و خدمات انسانی ایالات متحده، شامل مواردی مانند رمزگذاری، احراز هویت چند عاملی و اقدامات دیگر برای حفاظت از داده‌های بیماران است.

به گزارش سرویس سلامت رسانه اخبار فناوری تکنا، دفتر حقوق مدنی (OCR) وزارت بهداشت و خدمات انسانی ایالات متحده در راستای حفاظت از داده‌های خصوصی بیماران در برابر حملات سایبری، الزامات امنیت سایبری جدیدی را برای سازمان‌های بهداشتی پیشنهاد کرده است. این قوانین پیشنهادی پس از حملات سایبری گسترده‌ای مانند حمله سایبری به شرکت یونایتد هلث (UnitedHealth) که منجر به افشای اطلاعات خصوصی بیش از ۱۰۰ میلیون بیمار در اوایل سال جاری شد، ارائه شده‌اند. این حملات نشان‌دهنده آسیب‌پذیری جدی در سیستم‌های حفاظت از داده‌های بهداشتی و ضرورت اتخاذ تدابیر جدی‌تر برای مقابله با این تهدیدات است.

پیشنهاد دفتر حقوق مدنی شامل الزام سازمان‌های بهداشتی به استفاده اجباری از احراز هویت چند عاملی در اکثر موارد، تقسیم‌بندی شبکه‌های خود برای کاهش خطر گسترش نفوذ از یک سیستم به سیستم دیگر و رمزگذاری داده‌های بیماران به گونه‌ای است که حتی در صورت سرقت، امکان دسترسی به آنها وجود نداشته باشد. این اقدامات، سطح امنیتی داده‌های حساس بیماران را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد و از سوء استفاده‌های احتمالی جلوگیری می‌کند. همچنین، این پیشنهاد گروه‌های تحت نظارت را ملزم به انجام اقدامات مشخصی در زمینه تحلیل ریسک و نگهداری مستندات مربوط به انطباق با قوانین می‌کند. این اقدامات به سازمان‌ها کمک می‌کند تا به طور مداوم وضعیت امنیتی خود را ارزیابی و بهبود بخشند.

این قانون بخشی از استراتژی امنیت سایبری است که دولت بایدن سال گذشته آن را اعلام کرد. پس از نهایی شدن، این قانون، «قانون امنیت» قانون انتقال و مسئولیت‌پذیری بیمه سلامت سال ۱۹۹۶ (HIPAA) را که پزشکان، خانه‌های سالمندان، شرکت‌های بیمه سلامت و سایر موارد را تنظیم می‌کند و آخرین بار در سال ۲۰۱۳ به‌روزرسانی شده بود، به‌روزرسانی خواهد کرد. این به‌روزرسانی، با توجه به پیشرفت تکنولوژی و افزایش تهدیدات سایبری، ضروری به نظر می‌رسید.

 آن نوبرگر معاون مشاور امنیت ملی ایالات متحده، هزینه اجرای این الزامات را «حدود ۹ میلیارد دلار در سال اول و ۶ میلیارد دلار در سال‌های دوم تا پنجم» تخمین زده است. این رقم نشان‌دهنده سرمایه‌گذاری قابل توجه دولت برای ارتقای امنیت داده‌های بهداشتی است. این پیشنهاد قرار است در تاریخ ۶ ژانویه در «ثبت فدرال» منتشر شود که دوره ۶۰ روزه اظهار نظر عمومی قبل از تعیین قانون نهایی را آغاز خواهد کرد. این فرصت به عموم مردم و متخصصان این حوزه داده می‌شود تا نظرات و پیشنهادات خود را در مورد این قانون ارائه دهند. این امر به بهبود و تکمیل قانون نهایی کمک شایانی خواهد کرد. برای دیدن دیگر خبرها به صفحه اخبار پزشکی فناوری رسانه تکنا مراجعه کنید.

تحلیل‌های اخیر نشان می‌دهد که سیستم‌های یادگیری ماشینی متن‌باز در معرض تهدیدات امنیتی بیشتری نسبت به سیستم‌های بالغ‌تر مانند DevOps یا سرورهای وب هستند. با افزایش استفاده از یادگیری ماشینی در صنایع مختلف، نیاز به ایمن‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشینی بسیار حیاتی شده است زیرا آسیب‌پذیری‌ها می‌توانند منجر به دسترسی غیرمجاز، نقض داده‌ها و اختلال در عملیات شوند.

به گزارش سرویس امنیت رسانه اخبار فناوری تکنا به نقل از JFrog ، پروژه‌های یادگیری ماشینی مانند MLflow شاهد افزایش آسیب‌پذیری‌های بحرانی بوده‌اند. در چند ماه گذشته، JFrog 22 آسیب‌پذیری در ۱۵ پروژه متن‌باز یادگیری ماشینی کشف کرده است. از جمله این آسیب‌پذیری‌ها، دو دسته برجسته می‌شوند: تهدیدهایی که مؤلفه‌های سمت سرور را هدف قرار می‌دهند و خطرات افزایش امتیازات در چارچوب‌های یادگیری ماشینی.

آسیب‌پذیری‌هایی که توسط JFrog شناسایی شده‌اند، مؤلفه‌های کلیدی که اغلب در گردش کارهای یادگیری ماشینی استفاده می‌شوند را تحت تأثیر قرار می‌دهند و این امر می‌تواند به مهاجمان اجازه دهد تا از ابزارهایی که اغلب توسط متخصصان یادگیری ماشینی به دلیل انعطاف‌پذیری آن‌ها مورد اعتماد هستند، سوء استفاده کرده و به فایل‌های حساس دسترسی غیرمجاز پیدا کنند یا امتیازات خود را در محیط‌های یادگیری ماشینی افزایش دهند.

یکی از آسیب‌پذیری‌های برجسته مربوط به Weave، یک ابزار محبوب از Weights & Biases (W&B) است که به ردیابی و تجسم معیارهای مدل یادگیری ماشینی کمک می‌کند. آسیب‌پذیری پیمایش دایرکتوری WANDB Weave (CVE-2024-7340) به کاربران با امتیازات پایین اجازه می‌دهد تا به فایل‌های دلخواه در سراسر سیستم فایل دسترسی پیدا کنند.

این نقص به دلیل اعتبارسنجی نادرست ورودی هنگام مدیریت مسیرهای فایل رخ می‌دهد و به مهاجمان اجازه می‌دهد تا به فایل‌های حساس مانند کلیدهای API ادمین یا سایر اطلاعات محرمانه دسترسی پیدا کنند. چنین نقضی می‌تواند منجر به افزایش امتیازات و اعطای دسترسی غیرمجاز به منابع به مهاجمان شود و امنیت کل خط لوله یادگیری ماشینی را به خطر بیاندازد.

ZenML، یک ابزار مدیریت خط لوله MLOps، نیز تحت تأثیر یک آسیب‌پذیری بحرانی است که سیستم‌های کنترل دسترسی آن را به خطر می‌اندازد. این نقص به مهاجمان با حداقل امتیازات اجازه می‌دهد تا مجوزهای خود را در ZenML Cloud افزایش دهند که یک استقرار مدیریت شده از ZenML است و در نتیجه به اطلاعات محدود شده از جمله اسرار محرمانه یا فایل‌های مدل دسترسی پیدا کنند.

مسئله کنترل دسترسی در ZenML سیستم را در معرض خطرات قابل توجهی قرار می‌دهد، زیرا افزایش امتیازات می‌تواند به مهاجم اجازه دهد تا خط لوله‌های یادگیری ماشینی را دستکاری کند، داده‌های مدل را جعل کند یا به داده‌های عملیاتی حساس دسترسی پیدا کند و در نتیجه بر محیط‌های تولیدی متکی بر این خط لوله‌ها تأثیر بگذارد.

آسیب‌پذیری جدی دیگری به نام تزریق فرمان Deep Lake (CVE-2024-6507) در پایگاه داده Deep Lake یافت شده است – یک راه حل ذخیره‌سازی داده بهینه شده برای برنامه‌های هوش مصنوعی. این آسیب‌پذیری به مهاجمان اجازه می‌دهد تا با سوء استفاده از نحوه مدیریت واردات مجموعه داده‌های خارجی توسط Deep Lake، دستورات دلخواه را اجرا کنند.

به دلیل پاکسازی نادرست فرمان، یک مهاجم می‌تواند به طور بالقوه اجرای کد از راه دور را انجام دهد و امنیت هر دو پایگاه داده و هر برنامه متصل شده را به خطر بیاندازد.

یک آسیب‌پذیری قابل توجه نیز در Vanna AI، ابزاری برای تولید و تجسم پرس‌و‌جوی SQL با زبان طبیعی، یافت شده است. تزریق اعلان Vanna.AI (CVE-2024-5565) به مهاجمان اجازه می‌دهد تا کد مخرب را در اعلان‌های SQL تزریق کنند که این ابزار در ادامه آن را پردازش می‌کند. این آسیب‌پذیری که می‌تواند منجر به اجرای کد از راه دور شود، به بازیگران مخرب اجازه می‌دهد تا ویژگی تجسم SQL به نمودار Vanna AI را هدف قرار دهند تا تجسم‌ها را دستکاری کنند، تزریق SQL انجام دهند یا داده‌ها را خارج کنند.

Mage.AI، یک ابزار MLOps برای مدیریت خط لوله‌های داده، دارای چندین آسیب‌پذیری از جمله دسترسی غیرمجاز به پوسته، نشت فایل‌های دلخواه و بررسی‌های ضعیف مسیر است.

این مسائل به مهاجمان اجازه می‌دهد تا کنترل خط لوله‌های داده را به دست بگیرند، پیکربندی‌های حساس را افشا کنند یا حتی دستورات مخرب را اجرا کنند. ترکیب این آسیب‌پذیری‌ها خطر افزایش امتیازات و نقض یکپارچگی داده‌ها را افزایش می‌دهد و امنیت و پایداری خط لوله‌های یادگیری ماشینی را به خطر می‌اندازد.

با کسب دسترسی ادمین به پایگاه داده‌ها یا رجیستری‌های یادگیری ماشینی، مهاجمان می‌توانند کد مخرب را در مدل‌ها جاسازی کنند و منجر به ایجاد درهای پشتی شوند که هنگام بارگذاری مدل فعال می‌شوند. این امر می‌تواند فرآیندهای پایین‌دستی را به خطر بیاندازد زیرا مدل‌ها توسط تیم‌های مختلف و خط لوله‌های CI/CD استفاده می‌شوند. مهاجمان همچنین می‌توانند داده‌های حساس را خارج کنند یا حملات مسموم‌سازی مدل را برای کاهش عملکرد مدل یا دستکاری خروجی‌ها انجام دهند.

یافته‌های JFrog یک شکاف عملیاتی در امنیت MLOps را برجسته می‌کند. بسیاری از سازمان‌ها ادغام قوی از شیوه‌های امنیتی AI/ML با استراتژی‌های گسترده‌تر امنیت سایبری ندارند و این امر باعث ایجاد نقاط کور بالقوه می‌شود. با توجه به پیشرفت‌های قابل توجه صنعت در زمینه ML و AI، محافظت از چارچوب‌ها، مجموعه داده‌ها و مدل‌هایی که این نوآوری‌ها را تقویت می‌کنند، از اهمیت بالایی برخوردار است.