🧨 AI агент сам находит путь от prompt injection до RCE

Исследователи представили AgentXploit, систему, которая проверяет безопасность AI агентов по полному циклу: изучает исходный код, ищет путь от контролируемых атакующим данных до опасной операции, а затем пытается подтвердить атаку на работающей системе.

В отличие от проверок с заранее известной точкой внедрения, AgentXploit самостоятельно ищет уязвимую цепочку внутри репозитория.

⚙️ Два агента вместо одного

Analyzer Agent исследует код с помощью AST, поиска символов, анализа зависимостей и инструментов LSP. Он отслеживает поток данных от внешнего ввода до чувствительных операций: чтения файлов, вызовов API и выполнения команд. Результат сохраняется в отчёте с подтверждениями из исходников.

Exploiter Agent получает найденную цепочку, атакует изолированную копию приложения через доступный интерфейс и корректирует попытки по результатам выполнения.

Успех засчитывает внешний проверяющий механизм, который фиксирует реальный эффект: например, доступ к защищённому файлу, изменение базы данных или выполнение команды.

📊 72 уязвимости в 12 проектах

Авторы создали AgentXploit Bench на основе известных уязвимостей и проблем безопасности в 12 открытых проектах AI агентов.
На 72 воспроизводимых сценариях AgentXploit достиг 59,3% успешных атак в среднем за три запуска. Codex показал 38,4%.

🔬 Что система находит в коде

Во время аудита исследователи выявили ещё восемь уязвимостей за пределами основных тестовых сценариев: SSRF, внедрение команд, несанкционированный доступ, небезопасные настройки и удалённое выполнение кода.

Однако обнаружение пути ещё не гарантирует успешную эксплуатацию. На одном из проверенных репозиториев только две из пяти предложенных цепочек соответствовали целевым уязвимостям; ещё одна указывала на другую реальную проблему.

🔗 Исследование: AgentXploit
🔗 Код и тестовый набор: GitHub

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#кибербезопасность #AISecurity #AIAgents #AgentXploit #PromptInjection #RCE #SSRF #RedTeaming #AppSec #SecureTechTalks