Plus de 13 000 images internes liées à des développeurs de plus de 300 organisations étaient accessibles publiquement sur GitHub, selon une nouvelle étude de Glow Labs.
Les chercheurs ont établi un lien entre cette exposition et des agents de codage IA opérant dans le cadre de workflows de développement courants. Certains fichiers contenaient des informations sensibles sur des entreprises, qui n’avaient jamais été destinées à un accès public.
Une demande courante visant à prouver qu’une modification visuelle fonctionnait pouvait faire sortir des documents internes des systèmes contrôlés par l’entreprise lorsqu’un agent devait décider comment partager le fichier.
Les agents de codage ont improvisé pour contourner une lacune des pièces jointes en ligne de commande
L’étude PixelLeak de Glow Labs a révélé que des développeurs demandaient à des agents de codage de vérifier les modifications visuelles à l’aide de captures d’écran. L’interface en ligne de commande de GitHub ne proposait pas de fonction native pour joindre des fichiers multimédias locaux à l’époque, si bien que certains agents de codage IA ont cherché une autre solution.
L’une des options était gitshot, un utilitaire open source qui crée un dépôt public sous le compte de l’utilisateur et stocke les images comme ressources de publication GitHub. Gitshot avertit les utilisateurs de ne pas téléverser de données privées, car les fichiers sont accessibles publiquement. Glow a constaté que des développeurs utilisaient cet outil dans environ un tiers des organisations concernées.
Chez un éditeur de logiciels, plus d’une douzaine d’agents ont intégré cette méthode comme compétence réutilisable en l’espace d’une semaine. Les utilisations qui ont suivi ont produit plus de 1 000 captures d’écran et enregistrements d’écran, dont certains portaient sur des fonctionnalités du produit pas encore commercialisées.
GitHub a ajouté la possibilité native de joindre des fichiers multimédias à son interface en ligne de commande le 1er septembre, grâce à une nouvelle option --attach. La prise en charge native des pièces jointes supprime la limitation précise qui avait poussé certains agents à chercher une solution de remplacement.
Les comptes GitHub personnels ont gardé les fichiers hors de la visibilité des entreprises
Les chercheurs ont identifié des documents concernés dans plus de 900 dépôts. Dans 93 % des cas, les images étaient stockées sous les noms d’utilisateur GitHub personnels des employés plutôt que dans des organisations gérées par leur employeur. Les audits des dépôts d’entreprise pouvaient donc passer à côté d’une grande partie de l’activité découverte par les chercheurs.
Parmi les exemples figuraient un écran interne de facturation chez un fabricant employant plus de 100 000 personnes, où des données liées à un client d’un fournisseur d’électricité étaient visibles. Dans une entreprise de services financiers, les chercheurs ont trouvé des vues d’une console de trésorerie et de règlement, dont un écran de retrait pour un client institutionnel nommé. Quatre employés d’une société de paiements disposaient également de leurs propres dépôts gitshot. Aucune des organisations concernées n’a été nommée publiquement.
Les fuites fondées sur des images peuvent également passer entre les mailles de contrôles principalement conçus pour inspecter du texte. Les informations sensibles visibles uniquement dans les pixels créent une nouvelle faille pour les programmes de prévention des pertes de données. Glow a commencé à informer les organisations concernées le 9 septembre et leur a conseillé de supprimer les copies exposées et de renouveler les secrets visibles dans les images.
Les résultats produits par les agents nécessitent les mêmes contrôles que leur accès
Si vos développeurs utilisent des agents de codage, vérifiez ce que ces outils peuvent créer, téléverser ou envoyer en dehors des systèmes gérés par l’entreprise. Les conclusions de PixelLeak pointent vers quatre vérifications à effectuer dès maintenant :
- Restreindre les actions externes. Vérifiez les autorisations liées à la création de dépôts publics, aux téléversements de fichiers sortants, aux comptes personnels de développeurs et à l’installation d’outils. Les contrôles de sécurité des agents IA doivent couvrir les actions externes avec la même rigueur que l’accès au code et aux systèmes internes.
- Auditer les compétences et solutions de contournement enregistrées des agents. Vérifiez les instructions partagées et les workflows réutilisables afin de repérer les méthodes susceptibles de continuer à s’exécuter après la correction de la limitation initiale du produit. Les équipes qui suivent l’ IA fantôme devraient inclure les utilitaires de développement non approuvés et les workflows enregistrés des agents dans le même inventaire.
- Traiter les captures d’écran comme des résultats sensibles. Appliquez les règles existantes de gestion des données aux images et utilisez, lorsque cela est possible, une analyse capable de comprendre les images avant que les fichiers ne quittent les systèmes gérés. Les équipes qui utilisent le développement assisté par IA doivent tenir compte des dossiers clients, des URL internes et des détails de produits non commercialisés susceptibles d’apparaître à l’écran sans jamais être présents dans un fichier source.
- Tester directement le workflow. Demandez à un agent approuvé de capturer une capture d’écran et de la joindre à une revue privée dans un environnement contrôlé, puis retracez chaque destination avec laquelle il communique. Si le fichier peut atteindre une destination non gérée sans autorisation, fermez cette voie avant d’autoriser le workflow en production.
La suppression des fichiers exposés ne constitue qu’une partie de la réponse. Les équipes de sécurité doivent également identifier le comportement de l’agent qui les a créés, afin que la même solution de contournement ne réapparaisse pas ailleurs.
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