Red Hot Cyber
Sicurezza Informatica, Notizie su Cybercrime e Analisi Vulnerabilità
Gli specialisti di CrowdStrike hanno condotto una serie di esperimenti con il sistema di intelligenza artificiale cinese DeepSeek, testandone la generazione di codice in base ai termini di query. È emerso che i risultati dipendevano direttamente dall’identità del cliente o dell’organizzazione associata.
Se le query includevano scenari neutrali o menzionavano gli Stati Uniti, il modello produceva codice pulito, ben strutturato e resistente agli attacchi. Tuttavia, non appena il progetto è stato collegato ad argomenti che hanno provocato una reazione negativa da parte del governo cinese, la qualità delle soluzioni è diminuita drasticamente.
Gli esempi più significativi riguardavano le query dei praticanti del Falun Gong e di organizzazioni che menzionavano il Tibet, Taiwan o la regione uigura dello Xinjiang. In questi casi, il sistema generava spesso frammenti contenenti vulnerabilità critiche, consentendo agli aggressori di accedere al sistema. Nel caso del Falun Gong, fino a metà delle query veniva bloccata dai filtri e non generava alcun codice, mentre una parte significativa delle query rimanenti conteneva gravi falle. Un andamento simile è stato osservato con i riferimenti all’ISIS: il modello ha respinto circa il 50% delle query e le risposte apparse contenevano gravi errori.
CrowdStrike sottolinea che non si tratta di backdoor intenzionali. Il codice generato appariva approssimativo e insicuro, il che potrebbe essere dovuto a dati di addestramento inadeguati o a filtri ideologici integrati. Questi filtri, secondo i ricercatori, possono ridurre l’affidabilità delle soluzioni per gruppi politicamente “indesiderati”, ma lo fanno indirettamente, attraverso implementazioni difettose.
I dati confermano la natura sistemica del problema. Per le query relative agli Stati Uniti, la probabilità di errori gravi era minima, inferiore al 5%, e si trattava per lo più di difetti logici minori, senza un reale rischio di sfruttamento. Per l’Europa e i progetti “neutrali”, il tasso di problemi era compreso tra il 10 e il 15%. Tuttavia, per argomenti che riguardavano organizzazioni sensibili alla Cina, le statistiche cambiavano radicalmente: circa il 30% degli esempi conteneva SQL injection , un altro 25% era accompagnato da buffer overflow e altri errori di memoria, e circa il 20% riguardava una gestione non sicura dell’input dell’utente, senza convalida delle stringhe o escape.
Nel caso di Falun Gong e ISIS, tra le query non bloccate, quasi una generazione su due conteneva vulnerabilità critiche, portando la percentuale complessiva di soluzioni pericolose a oltre il 50%.
In conclusione, CrowdStrike avverte che, anche se il lavoro di DeepSeek non è dannoso, la stessa esistenza di tali dipendenze apre significative opportunità per gli aggressori. Il codice vulnerabile potrebbe finire in progetti reali, ignari del fatto che i problemi derivano dall’architettura politicamente motivata del modello. Tali vulnerabilità rappresentano gravi rischi per la sicurezza informatica delle organizzazioni in tutto il mondo.
