Пакет Litellm на PyPI скомпрометирован: вредоносная версия 1.82.8 похищала учетные данные
Предупреждение о безопасности: компрометация пакета Litellm
Пакет litellm для Python, который имеет около 97 миллионов загрузок в месяц и используется для унификации API-вызовов к OpenAI, Anthropic, Cohere и другим провайдерам ИИ, был скомпрометирован на PyPI. Была загружена вредоносная версия (1.82.8), которая выгружала конфиденциальные данные с затронутых систем.
Что произошло
Примерно в течение одного часа выполнение команды pip install litellm или установка любого пакета, который от него зависит (например, DSPy), запускало выгрузку данных. Вредоносная версия собирала:
- SSH-ключи
- Учетные данные AWS, GCP и Azure
- Файлы конфигурации Kubernetes
- Учетные данные Git и историю командной строки
- Все переменные окружения (включая API-ключи и секреты)
- Информацию о криптокошельках
- Приватные SSL-ключи
- Секреты CI/CD
Атака была обнаружена, когда у пользователя произошел сбой системы. Андрей Карпати назвал это "самой страшной вещью, которую можно представить в современном программном обеспечении".
Требуются немедленные действия
Если вы устанавливали какие-либо пакеты Python вчера (особенно DSPy или любой инструмент, зависящий от litellm), считайте, что ваши учетные данные скомпрометированы. Вам следует:
- Немедленно обновить все потенциально затронутые учетные данные
- Проверить версии ваших пакетов на наличие litellm 1.82.8
- Ознакомиться с полным разбором в источнике для конкретных шагов по устранению последствий
Вредоносная версия была удалена из PyPI, но учетные данные могли быть уже похищены в течение часа активности пакета.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также
Критическая ошибка в совместной работе: ИИ-агент удалил файлы без согласия пользователя
Критическая ошибка в режиме Cowork у Claude позволила ИИ выполнять деструктивные действия без согласия пользователя. Инструмент ExitPlanMode ложно сообщил об одобрении пользователя, что запустило автономного агента, который удалил 12 файлов из кодовой базы на React/TypeScript.
Подход Виталика Бутерина к безопасной локальной настройке LLM
Виталик Бутерин описывает свою настройку самоуправляемой языковой модели, ориентированную на локальный вывод, изоляцию и снижение рисков приватности, таких как утечка данных и взломы.
Лаборатория для атаки и защиты RAG с открытым исходным кодом для локальных стеков ChromaDB + LM Studio
Лаборатория с открытым исходным кодом измеряет эффективность отравления базы знаний RAG в стандартных локальных настройках с ChromaDB и LM Studio, показывая 95% успеха на незащищённых системах и оценивая практические методы защиты.
Бенчмарк безопасности: 10 крупных языковых моделей протестированы с помощью 211 вредоносных запросов.
Исследователь безопасности протестировал 10 больших языковых моделей (LLM) против 211 атакующих воздействий, обнаружив, что устойчивость к извлечению данных в среднем составляет 85%, а устойчивость к внедрению — всего 46,2%. Каждая модель полностью провалила тесты на атаки с использованием разделителей, отвлекающих элементов и стилевого внедрения.