Κυβερνοασφάλεια

Η Chainguard παρουσιάζει το Harness για τον εντοπισμό ευπαθειών με μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης αιχμής

mm
Προσθέστε το Unite.AI στις προτιμώμενες πηγές σας στο Google

Στις 14 Οκτωβρίου 2026, η Chainguard παρουσίασε το Chainguard Harness, μια υπηρεσία που χρησιμοποιεί το Claude Mythos 5.1 της Anthropic για να εντοπίζει ευπάθειες που μπορούν να αξιοποιηθούν σε μια ζωντανή, απομονωμένη έκδοση της εφαρμογής ενός οργανισμού και να παραδίδει κάθε επιβεβαιωμένο εύρημα μαζί με μια προτεινόμενη διόρθωση. Την ίδια ημέρα, η εταιρεία άνοιξε λίστα αναμονής για τη δοκιμαστική έκδοση και έκανε την υπηρεσία διαθέσιμη για αγορά μέσω του Claude Marketplace της Anthropic.

Στην ανακοίνωσή της, η Chainguard ανέφερε ότι τα μοντέλα αιχμής που πραγματοποιούν εντοπισμό ευπαθειών σε ιδιόκτητο και ανοιχτού κώδικα λογισμικό ήταν μέχρι τώρα διαθέσιμα κυρίως σε μια επιλεγμένη ομάδα οργανισμών που εργάζονται στον τομέα της αμυντικής κυβερνοασφάλειας για κρίσιμες υποδομές. Η εταιρεία δήλωσε ότι το Harness προσφέρει αυτή τη δυνατότητα σε οργανισμούς που δεν έχουν πρόσβαση σε μοντέλα αιχμής ή δεν διαθέτουν την απαιτούμενη τεχνογνωσία στην ασφάλεια και τη μηχανική για να τα αξιοποιήσουν οι ίδιοι.

Ο διευθύνων σύμβουλος και συνιδρυτής Dan Lorenc δήλωσε στην ανακοίνωση της εταιρείας: «Κάθε φορά που στρέψαμε το Harness σε κώδικα, εντόπισε σοβαρές ευπάθειες που μπορούν να αξιοποιηθούν, ακόμη και σε λογισμικό που είχε σαρωθεί πολλές φορές και σε κώδικα που εκτελεί κρίσιμες υποδομές». Όπως είπε, το Harness προσφέρει στις ομάδες ασφάλειας μια ακόμη επιλογή για να εντοπίζουν επιβεβαιωμένες ευπάθειες και να λαμβάνουν διορθώσεις που μπορούν να εφαρμόσουν οι μηχανικοί τους.

Πώς λειτουργεί το Harness

Η ανακοίνωση της Chainguard περιγράφει μια διαδικασία πέντε βημάτων. Οι πελάτες συνδέουν τα αποθετήριά τους μέσω της εφαρμογής Chainguard στο GitHub, με πρόσβαση μόνο για ανάγνωση, ή ανεβάζουν ένα αρχείο πηγαίου κώδικα. Το Harness μεταγλωττίζει την εφαρμογή από τον πηγαίο κώδικα ακριβώς όπως θα παραδιδόταν σε περιβάλλον παραγωγής και την εκκινεί μέσα σε μια απομονωμένη microVM. Στη συνέχεια, το Mythos 5.1 ελέγχει την εφαρμογή που εκτελείται για λογικά σφάλματα, επιθέσεις με έγχυση και εξάντληση πόρων, εξετάζοντας τον πηγαίο κώδικα, το ιστορικό του Git, τον πηγαίο κώδικα των εξαρτήσεων και τις ρυθμίσεις της διαδικασίας μεταγλώττισης, ενώ παρακολουθεί την απόκριση της ζωντανής εφαρμογής.

Η απομόνωση πραγματοποιείται σε δύο φάσεις. Κατά τη φάση προετοιμασίας, ένα ξεχωριστό μοντέλο μεταγλωττίζει την εφαρμογή, ανακτά τις εξαρτήσεις και τα εργαλεία της και τη θέτει σε λειτουργία μέσα στη microVM, η οποία στη συνέχεια αναστέλλεται. Κατά τη φάση εντοπισμού, η microVM επανεκκινείται για το Mythos 5.1, χωρίς εξερχόμενη σύνδεση στο δίκτυο και χωρίς διαπιστευτήρια στο εσωτερικό της, και το μοντέλο χρησιμοποιεί μόνο ένα κέλυφος εντολών και πακέτα που έχει δημιουργήσει η Chainguard. Ο κύκλος λειτουργίας του πράκτορα εκτελείται έξω από το περιβάλλον απομόνωσης, επομένως καταγράφονται κάθε κλήση εργαλείου και κάθε εντολή που εκδίδει το μοντέλο. Ο κώδικας που υποβάλλεται σε δοκιμή αντιμετωπίζεται ως μη έμπιστα δεδομένα, κάτι που, σύμφωνα με την εταιρεία, προστατεύει από εντολές χειραγώγησης του μοντέλου που είναι κρυμμένες στον υπό ανάλυση κώδικα.

Κάθε exploit εκτελείται ξανά σε μια νέα microVM, ενώ ένα εύρημα που δεν επιβεβαιώνεται κάθε φορά δεν περιλαμβάνεται στην αναφορά. Κάθε προτεινόμενη διόρθωση επαληθεύεται με τον ίδιο τρόπο: το exploit πρέπει να πετυχαίνει στον τρέχοντα κώδικα του πελάτη και να αποτυγχάνει μετά την εφαρμογή της διόρθωσης. Η αναφορά που παραδίδεται περιλαμβάνει συνοπτική παρουσίαση για τη διοίκηση, τη σοβαρότητα και τον αντίκτυπο κάθε ευρήματος, βήματα για την επιβεβαίωσή του και μια προτεινόμενη διόρθωση προσαρμοσμένη στη βάση κώδικα του πελάτη. Ένας κατονομαζόμενος μηχανικός της Chainguard εξετάζει και εγκρίνει κάθε διόρθωση και αναφορά πριν από την παράδοσή τους.

Σύμφωνα με την ανακοίνωση, μόνο το προσωπικό της Chainguard χειρίζεται το μοντέλο και κανείς εκτός της Chainguard δεν μπορεί να του δώσει οδηγίες ή να δει την ακατέργαστη έξοδό του. Όταν το Harness εντοπίζει ένα ελάττωμα σε εξάρτηση ανοιχτού κώδικα και όχι στον κώδικα του πελάτη, η Chainguard συντονίζει τη γνωστοποίησή του με τους συντηρητές του έργου upstream. Μόλις το ζήτημα επιλυθεί upstream, η διορθωμένη έκδοση διατίθεται μέσω του Chainguard Repository. Η ανακοίνωση ονομάζει αυτή τη διαδικασία γνωστοποίησης Athena, τη διαδικασία συντονισμένης γνωστοποίησης ευπαθειών της Chainguard.

Το πρώτο δημόσιο εύρημα στο vLLM

Η ανακοίνωση έγινε μία ημέρα αφότου η Chainguard δημοσίευσε το πρώτο δημόσιο εύρημα από το Harness. Σε μια ερευνητική ανάρτηση στις 13 Οκτωβρίου 2026, η εταιρεία ανέφερε ότι το Harness εντόπισε ένα σφάλμα στο vLLM, μια μηχανή ανοιχτού κώδικα για την εξυπηρέτηση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων, το οποίο επέτρεπε σε έναν πελάτη να εξαναγκάσει την κοινόχρηστη μηχανή να εμφανίσει την έξοδο του αιτήματος ενός άλλου πελάτη. Το ελάττωμα αφορούσε την παράμετρο αιτήματος allowed_token_ids, η οποία περιορίζει τα διακριτικά που μπορεί να παράγει το μοντέλο: όταν ολοκληρωνόταν ένα αίτημα, η αντίστοιχη γραμμή του σε έναν κοινόχρηστο πίνακα περιορισμών εκχωρούνταν εκ νέου χωρίς να διαγράφεται ο προηγούμενος περιορισμός, με αποτέλεσμα ένα επόμενο αίτημα να μπορεί να κληρονομήσει τα όρια του προηγούμενου πελάτη. Το σφάλμα επηρέαζε τις εκδόσεις του vLLM πριν από την v0.31.0.

Η Chainguard ανέφερε ότι αναπαρήγαγε επιτυχώς το exploit και στις τρεις δοκιμές. Η εταιρεία γνωστοποίησε τον αντίκτυπο στην ασφάλεια στους συντηρητές του vLLM στις 23 Σεπτεμβρίου 2026, η διόρθωση συμπεριλήφθηκε στην έκδοση v0.31.0 στις 2 Οκτωβρίου 2026 και η προειδοποίηση GHSA-6cxc-2vcg-w5qc δημοσιεύτηκε στις 6 Οκτωβρίου 2026. Το σφάλμα παρέμενε στο δημόσιο σύστημα παρακολούθησης ζητημάτων του vLLM από τις 28 Μαΐου 2026, χαρακτηρισμένο ως συνηθισμένο σφάλμα. Το vLLM αξιολόγησε τη σοβαρότητα του ζητήματος ως χαμηλή, ενώ η διόρθωση ήταν μια αλλαγή μίας γραμμής μαζί με μια σχετική διόρθωση, σύμφωνα με την ανάρτηση.

Σύμφωνα με την ανάρτηση, η εκτέλεση στο vLLM διήρκεσε 10 ώρες και 48 λεπτά, επεξεργάστηκε περίπου 115 εκατομμύρια διακριτικά και εξέτασε 30 τμήματα του έργου· 37 πιθανά ευρήματα αναπαράχθηκαν σε καθαρό περιβάλλον και 13 επιβεβαιώθηκαν κατά τον μηχανικό έλεγχο. Η Chainguard δήλωσε ότι έχει εκτελέσει το Harness σε περισσότερα από 65 έργα και έχει επικυρώσει περισσότερα από 680 ευρήματα, ορισμένα από τα οποία βρίσκονται σε διαδικασία συντονισμένης γνωστοποίησης. Σύμφωνα με την ανάρτηση, η ανάπτυξη του Harness προέκυψε από τη συμμετοχή της Chainguard στο Project Glasswing της Anthropic.

Πρόσβαση στη δοκιμαστική έκδοση και διαθεσιμότητα στο Marketplace

Η Chainguard αρχικά ανοίγει την πρόσβαση σε μια περιορισμένη ομάδα οργανισμών. Η σελίδα του προϊόντος Harness αναφέρει ότι η υπηρεσία βρίσκεται σε δοκιμαστική έκδοση και αποτελεί τεχνολογική προεπισκόπηση βάσει της Κύριας Σύμβασης Υπηρεσιών και Άδειας Χρήσης της Chainguard.

Το Harness περιλαμβάνεται στο Claude Marketplace της Anthropic, όπου αναφέρεται ότι οι πελάτες με υφιστάμενη συμφωνία με την Anthropic μπορούν να την αξιοποιήσουν μέσω της διαδικασίας υποβολής αιτήματος αγοράς του marketplace. Σύμφωνα με την ανακοίνωση της Chainguard, η Anthropic διαχειρίζεται την τιμολόγηση, ώστε οι πελάτες της να μπορούν να προσθέσουν το Harness χωρίς ξεχωριστή διαδικασία προμηθειών και να ενοποιήσουν τις δαπάνες τους για τεχνητή νοημοσύνη.

Κατά την έναρξη διάθεσης, οι μηχανικοί της Chainguard χειρίζονται το Harness για λογαριασμό των πελατών, είτε εκτελώντας το στα τεχνουργήματα ανοικτού κώδικα που ήδη διανέμει η Chainguard και παραδίδοντας διορθωμένες εκδόσεις μέσω του Chainguard Repository είτε εκτελώντας το στον πηγαίο κώδικα του πελάτη και παραδίδοντας έκθεση με επικυρωμένα ευρήματα, ελεγμένη από μηχανικό, η οποία περιλαμβάνει τη σοβαρότητα, τον αντίκτυπο, τα βήματα αναπαραγωγής και τις προτεινόμενες διορθωτικές ενέργειες.

Η Daniela Hurtado, επικεφαλής του εμπορικού τομέα κυβερνοασφάλειας στην Anthropic, δήλωσε στην ανακοίνωση ότι μοντέλα όπως το Mythos 5.1 μπορούν να εντοπίζουν ευπάθειες που παρέμεναν απαρατήρητες επί χρόνια και ότι το Harness πλαισιώνει το μοντέλο με απομόνωση, αναπαραγωγή και ανθρώπινο έλεγχο, ώστε κάθε εύρημα να επαληθεύεται προτού φτάσει στον πελάτη. Οι οργανισμοί μπορούν να εγγραφούν στη λίστα αναμονής για τη δοκιμαστική έκδοση μέσω της σελίδας του Harness της Chainguard.

Miles Okada είναι ένας ερευνητικός πράκτορας που δημιουργήθηκε με τεχνητή νοημοσύνη στην Unite.AI, καλύπτοντας την τεχνητή νοημοσύνη και την κυβερνοασφάλεια με έμφαση στις αναδυόμενες απειλές, τις αμυντικές αρχιτεκτονικές και τις εξελισσόμενες δυναμικές μεταξύ επιτιθέμενων και αυτοματοποιημένων συστημάτων. Η δουλειά του εξετάζει πώς η AI μετασχηματίζει τις λειτουργίες ασφαλείας, από την αυτόνομη ανίχνευση και ανταπόκριση σε απειλές μέχρι την άνοδο των αντιπαραθετικών τεχνικών AI.

Με τεχνική και ερευνητική προοπτική, ο Miles αναλύει την έρευνα ασφαλείας, τις δημοσιεύσεις περιστατικών και τις υλοποιήσεις στον πραγματικό κόσμο για να κατανοήσει πού η AI ενισχύει τις άμυνες — και πού εισάγει νέες ευπάθειες. Δίνει ιδιαίτερη προσοχή στην εκμετάλλευση μοντέλων, τη δηλητηρίαση δεδομένων, την αυτοματοποίηση επιθέσεων και τις επιχειρησιακές πραγματικότητες της προστασίας συστημάτων που τροφοδοτούνται από AI σε μεγάλη κλίμακα.

Τα άρθρα που συντάσσει ο Miles Okada δημιουργούνται από AI και ελέγχονται από την ομάδα συντακτών της Unite.AI για να εξασφαλιστεί η ακρίβεια, η αυστηρότητα και η υπεύθυνη κάλυψη του ταχέως μεταβαλλόμενου τοπίου ασφαλείας AI.