Исследователи из Университета Вашингтона обнаружили критические уязвимости в браузерах с интегрированными ИИ-агентами, которые позволяют обходить базовые протоколы безопасности. Анализ семи популярных решений показал, что высокая автономность агентов создает лазейки для кражи данных, что делает такие инструменты небезопасными для работы с конфиденциальной информацией. Результаты работы представлены на воркшопе Agents in the Wild в Рио-де-Жанейро.
В основе проблемы лежит нарушение Same-Origin Policy (SOP) — политики единого источника, которая с 1995 года является фундаментом безопасности веб-браузеров. SOP запрещает веб-сайтам взаимодействовать с данными друг друга, даже если одна страница встроена в другую (например, через iframe). Это позволяет пользователю держать открытыми вкладки с разными ресурсами, не опасаясь, что вредоносный сайт в одной вкладке получит доступ к данным банковского счета в другой.
Исследователи выяснили, что четыре из семи протестированных браузеров позволяют ИИ-агентам нарушать этот принцип. Чем больше прав доступа имеет агент для выполнения задач пользователя, тем выше риск обхода SOP. В частности, авторы успешно провели атаку-доказательство концепции (proof-of-concept) на браузере ChatGPT Atlas: вредоносный сайт смог извлечь информацию из другого ресурса, встроенного в страницу, имитируя ситуацию, когда рекламный баннер крадет данные из электронной почты пользователя.
Условия для подобных атак были обнаружены также в Chrome с Gemini, Claude for Chrome и Perplexity Comet. Наиболее безопасным оказался Firefox AI Mode, однако его функциональные возможности оказались самыми ограниченными из всех протестированных.
"Проблема заключается в том, что ИИ-агенты получают уровень доступа, близкий к человеческому, но при этом они подвержены манипуляциям, на которые человек обычно не ведется. По сути, это классические атаки, адаптированные под машинное восприятие", — подчеркнул инженер по информационной безопасности Максим Петров.
Авторы выделяют два основных вектора воздействия на агентов.
| Тип уязвимости | Суть риска |
|---|---|
| Обход SOP | Взаимодействие между изолированными сайтами |
| Промпт-инъекция | Выполнение скрытых команд с вредоносных страниц |
| Отравление памяти | Исполнение вредоносных инструкций из кэша агента |
Таблица демонстрирует, что риски возникают на разных этапах: от непосредственного взаимодействия с сайтом до работы с внутренними данными агента.
На текущий момент разработчики не предложили способа устранить эти уязвимости без потери функциональности агентов. Существует прямой конфликт между автономностью ИИ (способностью самостоятельно перемещаться по вкладкам и собирать данные) и безопасностью (изоляцией данных).
Исследователи предупреждают: даже опытные пользователи подвергаются риску, если агент имеет доступ к сессиям с учетными данными, почте или банковским счетами. Поскольку компании выпускают подобные продукты в условиях жесткой конкуренции, вопросы безопасности зачастую отходят на второй план перед функциональностью.
Работа показывает, что внедрение ИИ-агентов в браузеры на данном этапе является шагом назад в области кибербезопасности, фактически нивелируя три десятилетия развития протоколов защиты данных. Для обеспечения безопасности потребуется разработка новых механизмов изоляции, которые были бы совместимы с архитектурой LLM, что в материале первоисточника исследования отмечено как открытый вопрос.