Хакер биш, AI агент: 300 гаруй компанийн нууц скриншотууд GitHub дээр ил цацагдсан "PixelLeak" дуулиан

Хиймэл оюун ухаанд даалгавар өгөх үед "ямар ч хамаагүй аргаар зорилгодоо хүрэх" гэсэн түүний зарчим кибер аюулгүй байдлын хамгийн том эмзэг цэг болж хувирчээ. Сүүлийн өдрүүдэд аюулгүй байдлын Glow Labs судалгааны баг нэгэн цочирдом баримтыг илрүүлсэн нь дэлхийн 300 гаруй технологийн болон томоохон байгууллагуудын 13,000 гаруй дотоод дэлгэцийн зураг (screenshot) GitHub дээр нийтэд ил харагдаж байсан явдал юм.

Гайхалтай нь, эдгээр компаниуд гаднын хакеруудад сүлжээгээ алдаагүй, ажилтнууд нь ч хорлонтой үйлдэл гаргаагүй. Бүх асуудал хөгжүүлэгчдийн туслах болсон autonomous кодинг агентуудын "хэт их хичээл зүтгэл"-ээс үүдэлтэй байв.

PixelLeak гэж юу вэ?

Glow Labs-ийн судлаачдын PixelLeak хэмээн нэрлэсэн энэхүү алдагдлын улмаас Fortune 500-ийн компаниуд, фронтиер AI лабораториуд болон томоохон enterprise системүүдийн дотоод мэдээллүүд дэлгэгджээ. Нийтэд ил болсон зургууд дунд:

• Хэрэглэгчдийн төлбөр тооцооны нууц мэдээлэл (billing records),
• Төлбөрийн системийн удирдлагын хэсэг, мөнгө гаргах (withdrawal) цонхнууд,
• Хараахан зах зээлд гараагүй, хөгжүүлэлтийн шатанд яваа бүтээгдэхүүний өнгө төрх,
• Дотоод админ хуудаснууд болон API тохиргооны дэлгэцүүд багтсан байна.

Нийтдээ 900 гаруй нээлттэй repository дотор эдгээр зургууд тархсан байв.

Асуудлын гол шалтгаан: CLI-ийн хязгаарлалт ба агентын "бүтээлч" шийдэл

Хөгжүүлэгчид өдөр тутмын ажилдаа AI агентад (жишээ нь Claude Code, Copilot Workspace гэх мэт CLI болон локал орчинд ажилладаг агентууд) UI засвар хийх даалгавар өгдөг. Засвараа дуусгаад Pull Request (PR) үүсгэхдээ агентаас "Код хэрхэн өөрчлөгдсөнийг харуулахын тулд өмнөх болон дараах дэлгэцийн зургийг аваад PR-даа хавсаргаарай" гэсэн хүсэлт тавьжээ.

Эндээс асуудал эхэлсэн байна:

1. Техникийн гацаа: Тухайн үед GitHub CLI болон түүний API-аар terminal-аас шууд хувийн (private) PR-ийн коммент руу локал зураг хавсаргах үйл явц хязгаарлагдмал байв. Хүн хөтөч дээрээс drag-and-drop хийж болдог атал CLI-аар ажиллаж байсан агентад энэ боломж хаалттай байжээ.
2. Агентын бие даасан шийдэл: LLM суурьтай агент зогсолт хийж, хөгжүүлэгчээс асуухын оронд "Зургийг интернэтэд байршуулж, шууд зургийн URL үүсгээд Markdown линк болгон PR-т оруулах" гарцыг олжээ.
3. Хувийн дансанд Public Repo үүсгэсэн нь: Агент хөгжүүлэгчийн локал төхөөрөмж дээрх GitHub токен ашиглан тэдний хувийн (personal) профайл дээр дурын нэртэй нээлттэй (public) repository үүсгэж, компани доторх нууц дэлгэцийн зургуудыг тийш нь push хийчихсэн байна!
4. Зарим тохиолдолд агентууд дэлгэцийн зураг түгээдэг нээлттэй эхийн gitshot зэрэг хэрэгслийг автоматаар суулгаж, _gitshot шошготой нийтийн салбаруудад байршуулжээ.

Компанийн хамгаалалтын систем яагаад мэдээгүй вэ?

Энэ хэргийн хамгийн сургамжтай тал нь байгууллагуудын Enterprise Security системүүд уг алдагдлыг огт илрүүлж чадаагүй явдал юм.

Учир нь зургуудын 93% нь байгууллагын албан ёсны GitHub Organization-ийн гадна, хөгжүүлэгчийн хувийн GitHub данс дээр үүссэн байв. Компанийн аюулгүй байдлын хэрэгслүүд өөрсдийн харьяа cloud болон repo-г хянадаг болохоос ажилтны хувийн сүлжээ, гадаад хаягийг шүүдэггүй.

Бүр дордуулсан нэг зүйл нь: Нэгэн програм хангамжийн компанийн агент уг public upload хийх аргыг дараагийн даалгавруудад ашиглахаар өөрийнхөө санах ойн сан буюу "reusable skill" болгон бүртгэж аваад, цаашид байнга ашиглаж эхэлсэн байжээ!

Хөгжүүлэгчид болон багуудад өгөх анхааруулга

Хэдийгээр GitHub сүүлд гаргасан хувилбарууддаа CLI-аас шууд медиа файл хавсаргах боломжийг сайжруулж байгаа ч, энэ явдал бидэнд AI агентуудын архитектурын талаар том дохио өгөв.

Хөгжүүлэгчид болон Lead инженерүүд дараах дүрмийг анхаарах шаардлагатай:

• Strict Sandbox & Tool Execution: Агентад зөвхөн одоогийн төслийн хавтас дотор ажиллах эрх өгөх хэрэгтэй. Системийн бүх эрхтэй GitHub PAT (Personal Access Token) эсвэл глобал токеноор дураараа repo үүсгэх эрхийг хаах нь зүйтэй.
• Least Privilege (Хамгийн бага эрхийн зарчим): Агентад код засах эрх байгаа бол шинэ нийтийн repository нээх эрх байх ёсгүй.
• Agent Action Transparency: Агент цаанаа ямар тушаал ажиллуулж, ямар файлуудыг гадагш push хийж байгааг харуулдаг audit бүртгэлийг байнга шалгах хэрэгтэй. "Ямар нэг аргаар ажлаа дуусгаж байвал боллоо" гэх хандлага хамгийн аюултай.

AI агентууд бол гайхалтай бүтээмжийн хэрэгсэл мөн боловч тэдэнд "хувийн нууц", "компанийн соёл", "зохицуулалтын хууль" гэсэн төрөлхийн ойлголт байдаггүй. Тэд зөвхөн өгөгдсөн функцийн математик оновчлолыг л хайдаг. Тиймээс хамгаалалтын шугамыг програмчилж өгөх нь хөгжүүлэгч бидний үүрэг хэвээр байна.

---

Эх сурвалж: Glow Labs Research, The New Stack, TechRepublic