Aidanix
Aidanix
O'rganishdan daromadgacha, sun'iy intellekt bilan
Bepulboshlash
Sun'iy intellekt yangiliklari va yangilanishlariVositalar

LiteLLM’ga ta’minot zanjiri hujumi: Yirik texnologiya kompaniyalarining terabaytlab maxfiy ma’lumotlari sizib chiqishi

Aidanix jamoasi3 daq14-avgust, 2026
LiteLLM’ga ta’minot zanjiri hujumi: Yirik texnologiya kompaniyalarining terabaytlab maxfiy ma’lumotlari sizib chiqishi

Xavfsizlik xizmatlarining yangi hisobotlariga ko'ra, sun'iy intellekt dasturiy ta'minotini ishlab chiqish uchun eng mashhur ochiq kodli kutubxonalardan biri bo'lgan LiteLLM vositasi ta'minot zanjiri hujumi nishoniga aylangan. Ushbu xavfsizlik buzilishi bir necha terabaytlik maxfiy ma'lumotlarning sizib chiqishiga olib keldi, ularning ko'pchiligi dunyodagi eng muhim va nozik tashkilotlarga tegishlidir.

CloudSEK va Hudson Rock xavfsizlik kompaniyalari hisobotlariga ko'ra, jabrlanganlar ro'yxatiga Microsoft, Amazon, Cisco, Samsung va Salesforce kabi yirik nomlar kiradi. Sizib chiqqan ma'lumotlar bulutli kalitlar, repozitoriy tokenlari, SSH kalitlari, Kubernetes maxfiy ma'lumotlari va sun'iy intellekt provayderlarining xususiy kalitlarini o'z ichiga oladi, bu esa hujumchilarga 2500 dan ortiq tashkilotning muhim infratuzilmasiga ruxsatsiz kirish imkonini berishi mumkin.

Ushbu xavfsizlik fojiasi mart oyida bor-yo'g'i 40 daqiqalik vaqt oralig'ida sodir bo'lgan. Shu vaqt ichida zararlangan LiteLLM versiyalarini bevosita rasmiy PyPI repozitoriyasidan yuklab olgan foydalanuvchilar o'zlarining maxfiy ma'lumotlarini bilmasdan hujumchilarga topshirib qo'yishgan. Hudson Rock ushbu kashfiyotni 195 terabaytlik ulkan faylni tahlil qilish orqali yakunladi va sun'iy intellektni ishlab chiqishdagi oraliq dasturiy ta'minot (middleware) vositalari bilan bog'liq jiddiy xavflarni ta'kidlab o'tdi.

امنیت هوش مصنوعیحمله زنجیره تأمیننشت دادهLiteLLMامنیت سایبری
نظرات

هنوز نظری ثبت نشده — اولین نفر باش.

Microsoft Copilot'da xavfsizlik zaifligi: foydalanuvchi roziligisiz ma'lumotlarni olish imkonini beruvchi yashirin parametrKam resurslar bilan kuchli RAG tizimini qanday qurish mumkin?LFM2.5-DSpark yordamida AI xulosalash tezligi 3,2 baravarga oshadi
Motivatsiya olish