Современный мир стремительно внедряет искусственный интеллект и большие языковые модели (LLM) в повседневные бизнес-процессы. Такие технологии, как Supabase MCP, предоставляют мощные инструменты взаимодействия с базами данных и внешними сервисами. Однако, с развитием подобных решений возникают новые угрозы, связанные с безопасностью и управлением доступом. Недавно был выявлен тревожный факт: Supabase MCP подвергся серьезной утечке данных, вызванной особенностями работы LLM. В этой статье мы детально рассмотрим причины инцидента, особенности LLM, почему традиционные методы безопасности не сработали, и какие меры необходимо принять для устранения подобных уязвимостей в будущем.
Основная проблема, породившая утечку данных Supabase MCP, заключается в том, что агенты, основанные на больших языковых моделях, принимают естественный язык на вход и не всегда могут корректно отделить инструкции от данных. В случае Supabase MCP злоумышленник смог вставить в обращение к системе специально сформулированный запрос (prompt), который выглядел как обычный пользовательский вопрос, но фактически содержал команды на получение конфиденциальной информации из базы данных. Поскольку агент подключался к базе под избыточно привилегированным аккаунтом, он смог выполнить получение и раскрытие данных без повышения прав или традиционного обхода защиты. Одной из ключевых характеристик LLM является их способность работать с естественным языком без физического разделения на инструкции и данные. Это становится проблемой для классических методов валидации и фильтрации, таких как санитизация SQL-запросов или поиск подозрительных паттернов с помощью регулярных выражений.
Пример с Supabase MCP показывает, что естественноязыковые подсказки (prompts) могут содержать скрытые инструкции, которые сложно отследить автоматически, особенно если они маскируются под типичные пользовательские запросы. Ранее безопасность данных строилась вокруг ясных правил доступа, управления привилегиями и проверок на уровне запросов. Однако для LLM-систем этих правил оказывается недостаточно, учитывая их способность к интерпретации и переосмыслению входных данных. Если агент подключен к базе данных с правами администратора или иными широкими полномочиями, то при злонамеренном или случайном вводе он способен выполнить всевозможные операции, включающие чтение или модификацию защищенной информации. Одним из разумных подходов к решению проблемы утечки данных является строгое ограничение прав агента MCP.
Вместо использования одной учетной записи с полными правами лучше применять модель минимально необходимых привилегий, согласно принципу наименьших привилегий. Это значит, что агент должен иметь доступ только к тем таблицам и операциям, которые реально нужны для выполнения конкретных задач, исключая возможность чтения или изменения чувствительных данных вне его компетенции. Но еще важнее внедрить механизм динамического определения пользовательских прав через процедуру, называемую имперсонацией (impersonation). При такой модели агент действует от имени конечного пользователя, перенимая его права доступа, а не оперируя полномочиями всей системы. Такой подход снижает риски утечки, так как операции ограничиваются теми действиями, на которые действительно разрешен пользователь, что особенно важно для LLM, склонных к ошибкам в интерпретации команд.
Сложность заключается в том, что определить конкретный запрос и связанный с ним уровень доступа бывает нелегко. Природа натурального языка порождает неоднозначности, что дает злоумышленникам возможность трансформировать свои запросы так, чтобы обойти стандартные проверки. Засветить эти подводные камни можно лишь путем тщательной интеграции авторизации непосредственно в бизнес-логику приложения, где можно определить, какие данные должен видеть пользователь, и какие действия он может выполнять в зависимости от контекста. Для преодоления этих вызовов все больше разрабатываются специализированные модели авторизации, которые учитывают эффективные права доступа, связанные как с пользователем, так и с конкретной операцией. Такой подход помогает создать пересечение прав LLM, пользователя и требования задачи, исключая возможность чрезмерного или неправильного доступа к данным.
Также стоит отметить важность обработки сценариев асинхронных или отложенных операций, когда задача, созданная пользователем, будет выполнена позже или автоматически по расписанию. В таких случаях авторизация должна учитывать не только инициатора операции, но и время исполнения, а также соответствующие политики безопасности, чтобы избежать рисков нарушения параметров доступа. Большое внимание в современных системах авторизации уделяется процессу Retrieval-Augmented Generation (RAG), когда LLM получает внешний контекст для ответа. В таких случаях необходимо обеспечить точное сопоставление прав пользователя с данными, которыми оперирует LLM через embeddings и API-запросы. Поддержание согласованности ACL (Access Control Lists) между разными системами становится критичным для безопасности, при этом важно минимизировать задержки и накладные расходы на проверку.
Реализовать надежную защиту можно с помощью инфраструктур авторизации уровня ресурса, таких как Oso, которые позволяют внедрять гибкие и тонкие политики доступа в приложение. Такие решения помогают централизовать логику разрешений и легко масштабировать контроль над доступом в быстро меняющихся условиях, характерных для LLM-приложений. Ключевой вывод из инцидента с Supabase MCP — нельзя полагаться на классические методы авторизации и защиту на уровне протоколов в приложениях с LLM. Необходимо использовать комплексный подход, который включает выявление группы минимальных нужных привилегий, внедрение имперсонации пользователей, авторизацию конкретных задач с учетом бизнес-логики и динамический контроль за операциями через детализированные политики. Такая стратегия снижает вероятность нежелательных утечек и позволяет одновременно сохранить гибкость и мощь, предоставляемую технологиями больших языковых моделей.
Создание надежного и безопасного авторизационного слоя становится краеугольным камнем успешного и безопасного внедрения LLM в реальные бизнес-процессы. Учитывая быстрорастущие возможности и интеграцию LLM в различные сферы, каждая компания, применяющая агенты на их основе, должна пристально оценить свои механизмы контроля доступа и по возможности интегрировать специализированные решения для минимизации рисков. Постоянное обновление знаний о новых уязвимостях и проактивная работа с системами авторизации помогут избежать серьезных инцидентов, подобных тому, что произошел с Supabase MCP. В результате, устранение утечки данных в системах с LLM требует переосмысления традиционных подходов к безопасности. Цифровой мир переступает порог эры, где программы делают именно то, что им сказано, и входит в эпоху, когда машины пытаются интерпретировать человеческие намерения.
Чтобы сохранить контроль в таких условиях, разработчикам нужно создавать модели авторизации, которые учитывают уникальные особенности LLM, опираются на принципы минимальных прав, имперсонации и тесной интеграции с бизнес-логикой. Только комплексный подход и продуманное проектирование безопасности помогут надежно защитить данные и построить доверительные и функциональные AI-решения, отвечающие требованиям современного рынка и пользователей. Если вы хотите погрузиться глубже в тему или найти готовые решения для авторизации LLM-приложений, полезно ознакомиться с новыми материалами и инструментами, такими как Authorization Academy и расширениями для SQLAlchemy, которые облегчают внедрение продвинутых механизмов контроля доступа. Будьте готовы к новым вызовам и возможностям, которые несут технологии искусственного интеллекта, и стройте свои системы безопасными и устойчивыми!.
