Near AI 披露了一次漏洞，在攻击者利用运行其服务器的软件后，约 100 个用户的帐户信息和 18 个 AI 代理的数据被泄露。

该公司在 11 月 9 日的报告中表示，攻击者利用了 SGLang 中的远程代码执行漏洞，SGLang 是一个开源引擎，运行人工智能模型并对用户请求生成响应。

该漏洞允许入侵者在一台推理服务器上执行命令，然后到达近人工智能基础设施的其他部分。

UTC 时间 11 月 15 日下午 4:59 的 BTC 价格

调查人员追踪到了与私人聊天相连的内部系统的入侵，该功能该公司已经停用。攻击者下载了大约 100 个用户的姓名和电子邮件地址，以及其中一些用户的订阅计划和帐户余额信息。

另外 18 个代理在较旧的近 AI 代理部署上被访问，攻击者检索了他们的聊天历史记录、设置和日志。这些代理并未在 NEAR AI 的机密计算环境中运行，该环境旨在保护运营服务器的公司无法获取信息。

日志还暴露了属于两个客户的 NEAR AI Cloud API 密钥。这些密钥的功能类似于应用程序用来访问云服务的数字凭证； Near AI 表示已撤销这两项协议，但没有透露攻击者是否使用了它们。

机密人工智能存在软件问题

Near AI 没有发现任何迹象表明存储的私人聊天对话或上传的文件已被访问。已确认的盗窃涉及帐户记录和遗留代理数据，而调查发现仍有可能暴露实时机密请求。

Near AI 是更广泛的 Near 生态系统的一部分，该生态系统在实现区块链雄心的同时，一直在促进人工智能隐私。其云产品使用可信执行环境（TEE）来保持人工智能提示的加密状态，并与服务器操作员隔离，即使在模型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。 Near AI 承认：“它无法防止环境中运行的软件中存在漏洞。”他解释说，SGLang 缺陷让攻击者可以在处理机密请求的地方运行代码。

对于以隐私为核心功能的企业来说，这尤其尴尬。 10 月，Near AI 宣布 Brave 的 Leo 浏览器助手正在将其机密推理基础设施用于受支持的 AI 模型，尽管事件报告并未在受影响的用户中识别出 Brave 用户。

SGLang 已经引起了安全研究人员的密切关注。 7 月，卡内基梅隆大学的 CERT 协调中心记录了该项目中的六个漏洞，其中包括可能让攻击者执行命令或暴露凭据的错误，具体取决于服务器的配置方式。

Near AI 没有识别出此事件中利用的具体 SGLang 缺陷，因此没有基础将此次泄露与任何早期披露的信息联系起来。它向 SGLang 的开发人员报告了该漏洞。

值得称赞的是，Near 很快就解决了这些问题。

该项目表示：“检测后，我们撤销了所有活动会话和管理凭据，更换了所有代理令牌，使私人聊天离线，并在所有推理服务器上部署了针对 SGLang 漏洞的修复程序。”

“我们已经完成了所有剩余凭证的轮换和全面的取证审查。我们已通知我们确认其帐户详细信息或代理被访问的用户，并将发出任何所需的监管通知。”

Near AI 通知其确认其账户记录或代理被访问的用户，并表示将发出任何必要的监管通知。它还警告用户警惕涉及其近人工智能账户或余额的未经请求的消息，并分别联系了所有 18 个受影响代理的所有者。