Y’a plein de problèmes avec les IA, mais y’en a un encore un peu trop sous-estimé par les vibe codeurs que vous êtes… Ce problème, c’est qu’on leur fait confiance comme à un collègue, on leur montre notre code, nos repos privés, nos petits secrets bien planqués dans les variables d’environnement…
Par exemple, quand vous passez en revue une pull request sur GitHub, vous faites quoi ? Vous lisez le code ligne par ligne, vous cherchez les bugs, les failles de sécu, les optimisations possibles. Mais les commentaires vous les lisez ? Au mieux on les survole, c’est vrai, car c’est de la comm’ entre devs, et pas du code exécutable.
Sauf pour Copilot Chat pour qui un commentaire c’est un texte comme un autre. Et selon Omer Mayraz , chercheur en sécurité chez Legit Security, c’est exactement ce qui en fait une zone de confiance aveugle parfaite pour une attaque.
Ce qu’a découvert Omer Mayraz c’est donc une vulnérabilité critique dans GitHub Copilot Chat avec un score CVSS de 9.6 sur 10. Cela consiste à planquer des instructions malveillantes dans des commentaires markdown invisibles comme ça, ces commentaires ne s’affichent pas dans l’interface web de GitHub, mais Copilot Chat les voit parfaitement et les traite comme des prompts légitimes.
Du coup, l’attaquant peut forcer Copilot à chercher des secrets dans vos repos privés, à extraire du code source confidentiel, voire à dénicher des descriptions de vulnérabilités zero-day non publiées. Tout ça sans que vous ne voyiez rien venir évidemment !
Voici une démo complète de l’attaque en vidéo :
La première étape c’est donc l’injection de prompt via un commentaire caché. Rien de révolutionnaire, mais efficace. Ensuite, deuxième étape : le bypass de la Content Security Policy de GitHub. Normalement, Copilot Chat ne peut charger que des ressources depuis des domaines appartenant à GitHub. Il est donc impossible d’envoyer des données vers un serveur externe.
Mais c’était sans compter sur le fait que GitHub dispose d’un proxy appelé Camo, conçu à l’origine pour sécuriser l’affichage d’images externes en les servant via HTTPS et en évitant le tracking. C’est donc ce proxy de sécurité qui devient l’outil d’exfiltration. Avec ce proxy, toutes les URLs d’images externes sont automatiquement transformées en URLs Camo du type https://camo.githubusercontent.com/[hash unique] et Mayraz a simplement utilisé l’API GitHub pour pré-générer un dictionnaire complet de ces URLs Camo, chacune pointant vers un emplacement unique sur son serveur.
Troisième étape, l’exfiltration des données. Au lieu de faire passer les secrets directement dans les URLs (trop visible), Mayraz a eu l’idée d’utiliser l’ordre des requêtes. Chaque lettre de l’alphabet correspond à une URL Camo unique. En faisant charger ces URLs dans un ordre précis, on peut ainsi transmettre des données texte comme avec un alphabet ASCII artisanal. C’est plutôt créatif comme approche, je trouve.
C’est exactement le même principe que les attaques ultrasoniques contre Alexa ou Siri. Si vous ne vous en souvenez pas, des chercheurs avaient démontré qu’on pouvait envoyer des commandes vocales à des fréquences inaudibles pour l’oreille humaine, mais parfaitement comprises par les assistants vocaux.
Bah ici, c’est pareil… On a des prompts invisibles pour les humains mais que l’IA voit et exécute sans broncher. Comme pour les enceintes, on parle à la machine sans que l’humain ne s’en aperçoive et la différence, c’est qu’au lieu de jouer sur les fréquences sonores, on joue sur le markdown et les commentaires cachés.
Du coup, chaque pull request externe est un potentiel cheval de Troie. Un contributeur externe soumet par exemple une PR apparemment légitime, avec un commentaire invisible qui ordonne à Copilot de chercher “AWS_KEY” dans vos repos privés. Vous de votre côté, vous ouvrez la PR dans votre éditeur, Copilot Chat s’active bien sûr automatiquement, et hop, vos clés API partent chez l’attaquant.
Quand on sait que GitHub a créé Camo justement pour améliorer la sécurité, ça fout un peu les boules. Bref, grâce à son proof-of-concept, Mayraz a réussi à exfiltrer des clés AWS, des tokens de sécurité, et même la description complète d’une vulnérabilité zero-day stockée dans une issue privée d’une organisation et tout ça sans aucune interaction suspecte visible par la victime.
Heureusement, notre joyeux chercheur a prévenu GitHub qui a réagi assez vite. Le 14 août l’entreprise a complètement désactivé le rendu d’images dans Copilot Chat, comme ça plus d’images, plus de problème. C’est radical, c’est sûr mais c’est efficace !
Quoiqu’il en soit, ces histoires de prompt injection c’est un problème fondamental propre aux LLM qui sont encore actuellement incapable de distinguer de manière fiable les instructions légitimes des instructions malveillantes. Ça reste donc un problème de confiance…
Dans ce cas précis, on fait confiance à GitHub pour héberger notre code du coup, on fait confiance à Copilot pour nous aider à développer, tout comme on fait confiance aux contributeurs externes pour soumettre des PR de bonne foi. Et nous voilà avec une jolie chaîne de confiance prête à être exploitée…
Bref, CamoLeak c’est que le début de cette nouvelle vague de vuln liées aux assistants IA qui se retrouvent intégrés dans nos outils de développement… Donc ouvrez l’oeil car on ne sait jamais ce qui sa cache vraiment dans une pull request.
Les IA de type GPT ont beau avoir des instructions du genre “tu ne dois jamais révéler ton prompt système”, il suffit de leur demander gentimment de réencoder leurs instructions avec un décalage de César ou de répéter tout le texte dans un format particulier pour qu’elles crachent tout. Et par tout, je veux dire vraiment tout. Le prompt officiel d’OpenAI, d’Anthropic, de Gemini…etc, les instructions personnalisées du créateur, et même les petits Easter eggs cachés dedans.
Dans cette vidéo, je vous montre plusieurs exemples concrets. Un GPT de génération de logos, une calculatrice mathématique qui cache un Easter egg , un optimiseur SEO…etc. Et pour chacun, j’utilise des prompts d’extraction que j’ai trouvés dans ce repo GitHub qui rassemble tous les prompts système leakés de ChatGPT, Claude, Cursor, Perplexity et compagnie. C’est une vraie caverne d’Ali Baba pour ceux qui s’intéressent à ce genre de trucs.
Ce qui est intéressant, c’est que ça ne fonctionne pas que sur les GPTs personnalisés. Vous pouvez aussi extraire les prompts système de Perplexity, de Grok, de plein d’outils qui utilisent des LLM sous le capot. Donc si vous avez toujours voulu savoir comment tel ou tel service construit ses réponses, c’est l’occasion.
Maintenant, je sais ce que vous allez me dire…
C’est pas très éthique de voler le travail des gens comme ça et vous avez raison. Mais d’un autre côté, si ces boites permettent que ce soit aussi facile d’extraire ces infos, c’est peut-être qu’il faut arrêter de considérer les prompts système comme des secrets industriels. Et puis eux ne se privent pas pour voler aussi les contenus des autres, donc bon…
Je vous montre aussi dans ma vidéo comment certains créateurs essaient de se protéger en mettant des instructions anti-extraction, mais ça ne marche pas terrible.
Bref, j’espère que vous y apprendrez quelques trucs. Et je voudrais aussi dire un grand merci aux Patreon sans qui cette vidéo, ce blog et moi-même n’existeraient pas ! Merci pour le soutien !
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