AI 推論框架潛藏 ShadowMQ 通訊漏洞：安全風險與防禦策略

隨著人工智慧 (AI) 技術的快速發展，AI 模型被廣泛應用於各個領域。為了加速 AI 模型的部署和推論，各種 AI 推論框架應運而生。然而，資安研究人員近日發現，某些 AI 推論框架存在名為 ShadowMQ 的通訊漏洞，可能導致嚴重的安全風險。本文將深入探討 ShadowMQ 漏洞的原理、潛在影響，以及開發者和企業應採取的防禦措施。

ShadowMQ 漏洞原理

ShadowMQ 是一種隱藏的訊息佇列 (Message Queue) 通訊機制，存在於部分 AI 推論框架中。這些框架通常使用訊息佇列在不同的元件之間傳輸資料，例如從客戶端應用程式到 AI 模型伺服器。ShadowMQ 漏洞的產生，源於以下幾個常見原因：

預設配置不安全： 框架預設使用不安全的配置，例如使用弱密碼或未啟用加密。
權限控制不當： 未對訊息佇列的訪問權限進行嚴格控制，允許未經授權的用戶訪問或修改訊息。
輸入驗證不足： 對通過訊息佇列傳輸的資料缺乏充分的驗證，容易受到注入攻擊。

攻擊者可以利用 ShadowMQ 漏洞，通過以下方式危害系統：

竊取敏感資料： 竊取通過訊息佇列傳輸的敏感資料，例如用戶身份資訊、模型參數或推論結果。
篡改模型： 修改 AI 模型，使其產生錯誤的輸出，或植入惡意程式碼。
阻斷服務： 通過大量發送惡意訊息，使訊息佇列過載，導致服務中斷。
遠端程式碼執行： 在伺服器上執行任意程式碼，完全控制系統。

潛在影響

ShadowMQ 漏洞的潛在影響非常廣泛，取決於受影響的 AI 系統所應用的場景：

金融領域： 攻擊者可以篡改 AI 模型，導致錯誤的交易決策，造成巨大的經濟損失。例如，AI 模型被用於高頻交易，ShadowMQ 漏洞能被利用來影響交易結果。
醫療領域： 攻擊者可以竊取病患的醫療記錄，或修改診斷結果，嚴重危害病患的健康和安全。
自動駕駛： 攻擊者可以干擾自動駕駛系統的決策，導致交通事故。
安全監控： 攻擊者可以繞過安全監控系統，入侵受保護的區域。

防禦策略

為了防禦 ShadowMQ 漏洞，開發者和企業應採取以下策略：

1. 加強配置安全： 檢查 AI 推論框架的預設配置，確保使用強密碼、啟用加密，並禁用不必要的服務。
2. 實施嚴格的權限控制： 對訊息佇列的訪問權限進行嚴格控制，只允許授權用戶訪問，並限制其操作。
3. 進行充分的輸入驗證： 對通過訊息佇列傳輸的資料進行充分的驗證，防止注入攻擊。例如，可以使用以下程式碼片段進行簡單的驗證：


def validate_input(data):
    if not isinstance(data, dict):
        raise ValueError("Invalid input format")
    for key, value in data.items():
        if isinstance(value, str):
            # 使用正則表達式進行更嚴格的驗證
            if not re.match(r"^[a-zA-Z0-9_]+$", value):
                raise ValueError("Invalid character in input")
    return data