LLM-urile dezvaluie URL-uri de autentificare si expun securitatea

O noua vulnerabilitate emergenta: Inteligenta Artificiala in slujba atacatorilor cibernetici

LLM-urile dezvaluie URL-uri de autentificare si expun securitatea. In timp ce marile modele de limbaj (Large Language Models – LLM), precum ChatGPT, Bard si Claude, revolutioneaza modul in care interactionam cu datele textuale, acestea vin si cu un potential periculos in materie de securitate cibernetica. Un risc recent identificat este abilitatea acestor modele de a “ghici” URL-uri de autentificare ale aplicatiilor interne ale companiilor — expunand accidental puncte critice ale infrastructurii digitale.

Acest fenomen schimba complet paradigma securitatii cibernetice si reprezinta ceea ce specialistii numesc un adevarat “ceas cu bomba” pentru organizatii din toata lumea.

Cum reusesc LLM-urile sa identifice URL-uri sensibile

LLM-urile sunt antrenate pe cantitati uriase de date preluate de pe internet — inclusiv documentatii tehnice, coduri sursa publice, discutii in forumuri, manuale de utilizare si multe altele. In cadrul acestui proces de training, modelele pot absorbi inadvertent informatii despre modele de naming, scheme URL frecvent utilizate si chiar URL-uri care, in mod normal, nu sunt mentinute in spatiul public.

Prin urmare, atunci cand li se cere sa “ghiceasca” sau sa sugereze o URL de autentificare pentru o anumita companie sau serviciu, LLM-ul poate sa emita raspunsuri alarmant de precise.

• Exemplu concret: Intreband un LLM cum ar putea arata portalul de autentificare al unei companii imaginate, modelul ar putea furniza un raspuns de tipul “https://vpn.companiamea.com/login” — adesea corect in productie.
• Alte sugestii generate pot include: “/admin”, “/dashboard”, “/internal”, “/auth”, “/secure/login” — directoare obisnuite in infrastructuri reale.

Aceasta abilitate este deosebit de ingrijoratoare deoarece le ofera atacatorilor un punct de plecare in campanii de recunoastere sau atacuri de tip brute-force si credential stuffing.

Riscurile asupra organizatiilor

Consecintele acestui comportament al LLM-urilor sunt multiple si pot avea un impact serios asupra organizatiilor, printre care:

• Expunerea punctelor de intrare catre retele interne: Odata dezvaluita structura URL specifica unei organizatii, o parte a retelei devine mai usor accesibila pentru atacatori.
• Cresterea suprafetei de atac: Fiecare URL prezis reprezinta un potential endpoint ce poate deveni vulnerabil in lipsa unei strategii solide de securitate.
• Exploatarea configuratiilor nesecurizate sau necunoscute: Multe organizatii utilizeaza interfete web vechi, dar functionale intern, care nu sunt protejate prin firewall.
• Phishing targetat (spear phishing): Cunoscand structura reala a unui URL de autentificare, un atacator poate crea clone convingatoare pentru colectarea credentialelor.

O astfel de dezvaluire involuntara prin LLM are ca efect practic diminuarea unei bariere naturale impotriva recunoasterii automate a sistemelor private.

Fara intentii malitioase, dar cu impact nebanuit

Trebuie subliniat ca LLM-urile nu sunt “rauvoitoare”. Comportamentul lor provine pur si simplu din forma in care sunt antrenate: observand patternuri si repetitii in date publice. Cu alte cuvinte, daca un LLM pare sa ghiceasca linkuri secrete, acest fapt semnaleaza ca acele structuri sunt, in realitate, previzibile sau frecvent utilizate.

Aceasta constatare ridica intrebari critice in jurul modului in care companiile isi proiecteaza si mentin infrastructura digitala interna.

Ce pot face companiile? Mecanisme de protectie

Pentru a reduce sansele ca resursele lor interne sa fie ghicite de un LLM, companiile trebuie sa adopte masuri proactive si variate. Mai jos sunt cateva recomandari esentiale:

1. Utilizarea URL-urilor impredictibile

Incercati sa evitati structuri de tip common-path: “/login”, “/admin”, “/portal”. In schimb, utilizati identificatori unici sau randomizati, chiar si pentru URL-urile interne.

2. Autentificare multi-factor (MFA)

Chiar daca un atacator “ghiceste” URL-ul, fara un cod MFA valabil, perimetrul operational ramane protejat.

3. Restrictii prin IP si VPN

Accesul la orice endpoint de autentificare ar trebui sa fie permis doar din retele private, prin IP whitelisting sau VPN-uri.

4. Monitorizarea activa a logurilor si alertelor

Configurati alarme in cazul traficului neobisnuit catre endpointuri sensibile, care ar putea trada activitati de recunoastere sau testare automata.

5. Honeypot-uri si testare continua

Implementati URL-uri capcana (honeypots). Daca sunt accesate, inseamna ca cineva scaneaza sau “ghiceste” resursele interne.

6. Evaluarea LLM-urilor interne

Daca organizatia utilizeaza un LLM privat (ex: GPT custom, RAG, Claude Enterprise), este vital sa se testeze ce tipuri de raspunsuri poate genera acesta pentru interogari legate de sisteme si infrastructura.

LLM-urile pot deveni aliati in apararea cibernetica — daca sunt utilizate corect

Desi unii considera ca LLM-urile prezinta in mod preponderent riscuri, realitatea este mai nuantata. Folosite in mod strategic, acestea pot contribui substantial la identificarea vulnerabilitatilor din infrastructura IT a unei organizatii.

• Simulari de atacuri: Intrebati propriul LLM ce URL-uri crede ca sunt tipice pentru compania voastra si verificati-le in productie — este un test de penetrare inovativ.
• Audit automatizat de securitate textuala: Analizati documentele interne folosind un LLM pentru a detecta parole, chei API sau linkuri sensibile expuse accidental.
• Educatie si awareness: Creati scenarii educative simulate cu ajutorul LLM-urilor pentru instruirea angajatilor privind amenintarile cibernetice moderne.

Viitorul securitatii intr-o lume alimentata de AI

Pe masura ce modelele de inteligenta artificiala devin mai inteligente si accesibile, se creeaza inevitabil un nou front al razboiului cibernetic: un conflict digital in care predictia si simularea devin unelte de atac, dar si scuturi de aparare.

Organizatiile care vor reusi sa-si foloseasca propriile LLM-uri pentru a anticipa cum ar gandi un potential atacator vor avea un avantaj competitiv major in securizarea sistemelor.

Concluzie

Capacitatea LLM-urilor de a ghici URL-uri de autentificare nu trebuie ignorata. Desi nu este vorba despre o vulnerabilitate in sine, ea scoate la iveala slabiciuni umane: uniformizarea si predictibilitatea designului infrastructurii digitale. Solutia sta in adoptarea unor strategii preventive solide, constientizare continua si utilizarea AI in scop constructiv si defensiv.

Reteaua ta interna este la un click distanta de oricine detine cerinta GPT potrivita. Protejeaz-o in consecinta.

Cu siguranta ai inteles care sunt noutatile din 2025 legate de securitate cibernetica, daca esti interesat sa aprofundezi cunostintele in domeniu, te invitam sa explorezi gama noastra de cursuri dedicate securitatii cibernetice din categoria Cybersecurity. Indiferent daca esti la inceput de drum sau doresti sa iti perfectionezi abilitatile, avem un curs potrivit pentru tine.