Near AI 已披露一起泄露事件，暴露了约 100 个用户的账户信息及 18 个 AI 代理的数据，攻击者利用运行其服务器的软件进行了攻击。

该公司在11 月 9 日的报告中表示，攻击者利用了 SGLang 的远程代码执行漏洞，SGLang 是一个运行 AI 模型并生成用户请求响应的开源引擎。

该漏洞允许入侵者在一个推理服务器上执行命令，并随后访问 Near AI 基础设施的其他部分。



调查人员追踪到入侵事件源于与 Private Chat 关联的内部系统，该功能已被公司退役。攻击者下载了大约 100 名用户的姓名和电子邮件地址，以及部分用户的订阅计划和账户余额信息。

攻击者还访问了 18 个在旧版 Near AI 代理上运行的代理，检索了它们的聊天记录、设置和日志。这些代理没有运行在 NEAR AI 的机密计算环境中，该环境旨在保护信息不被运营服务器的公司访问。

日志还暴露了属于两位客户的 NEAR AI 云 API 密钥。这些密钥类似于应用程序访问云服务所使用的数字凭证；Near AI 表示已撤销这两个密钥，但没有说明攻击者是否使用了它们。

机密 AI 存在软件问题

Near AI 没有发现存储的 Private Chat 对话或上传文件被访问的迹象。已确认的盗窃涉及账户记录和遗留代理数据，而调查中还识别出实时机密请求泄露的可能性。

Near AI 是更广泛的 Near 生态系统的一部分，该生态系统一直在促进 AI 隐私与其区块链抱负相结合。其云产品使用可信执行环境（TEE）以保持 AI 提示的加密并与服务器操作员隔离，即使模型在处理它们时也是如此。

硬件隔离并不能保证受保护环境内的软件是安全的。“它不能防止在环境内部运行的软件中的漏洞，”Near AI 承认，并解释说 SGLang 的缺陷让攻击者在处理机密请求时运行代码。

对于一个将隐私作为核心功能的企业来说，这尤其尴尬。在十月，Near AI宣布，Brave 的 Leo 浏览器助手正在使用其机密推理基础设施支持一个 AI 模型，尽管事件报告中没有识别出受影响的 Brave 用户。

SGLang 已经引起了安全研究人员的关注。在七月，卡耐基梅隆大学的 CERT 协调中心记录了该项目的六个漏洞，包括可能让攻击者根据服务器的配置执行命令或暴露凭证的错误。

Near AI 没有明确识别此次事件中被利用的具体 SGLang 漏洞，因此没有依据将此次泄露与之前的任何披露联系起来。它已向 SGLang 的开发者报告了该漏洞。

值得称赞的是，Near 迅速修复了这些问题。

“在检测到后，我们撤销了所有活动会话和管理凭证，替换了所有代理令牌，将 Private Chat 下线，并在所有推理服务器上部署了 SGLang 漏洞的修复，”该项目表示。

“我们已完成所有剩余凭证的轮换和全面取证审查。我们已经通知了确认被访问的用户的账户详情或代理，并将进行任何所需的监管通知。”

Near AI 通知了那些确认被访问的账户记录或代理的用户，并表示它将进行任何所需的监管通知。它还警告用户警惕提及其 Near AI 账户或余额的未经请求的消息，并逐个联系了所有 18 位受影响代理的所有者。

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