网络安全公司 Radware 披露针对 ChatGPT 的"零点击"数据窃取攻击

ShadowLeak攻击技术分析

Radware安全研究人员发现了一种针对ChatGPT的网络服务器端数据窃取攻击，命名为ShadowLeak 。安全专家在ChatGPT的公司攻击Deep Research（深度研究）代理连接Gmail和浏览网页时发现了一个"零点击"漏洞 。研究人员解释称，露针攻击者通过精心构造的对C的零点击电子邮件可以触发该代理泄露收件箱中的敏感数据，整个过程无需用户操作且无界面提示。数据

Radware发布的网络报告指出："与以往依赖客户端图像渲染触发数据泄露的研究不同 ，这种攻击直接从OpenAI的安全云基础设施泄露数据 ，使本地或企业防御系统无法察觉 。源码库公司攻击攻击采用间接提示注入技术，露针恶意指令可隐藏在电子邮件HTML中（如微小字体 、对C的零点击白底白字 、数据布局技巧等） ，网络用户难以察觉，安全但代理仍会读取并执行这些指令。公司攻击"

攻击流程详解

Deep Research功能允许ChatGPT自主浏览网页5-30分钟以生成带来源的详细报告 ，并与GitHub、Gmail等应用集成进行安全数据分析
。研究人员设计的攻击流程如下：

攻击者发送看似正常的电子邮件
，其中隐藏HTML指令，指示代理从受害者收件箱提取PII（个人身份信息）并访问特定URL（实际指向攻击者服务器）邮件内容采用社会工程学手段（伪造权威、高防服务器制造紧迫感、伪装URL 、持续提示及提供现成示例）绕过代理的安全检查攻击依赖邮箱中的真实PII数据（姓名、地址等）当用户要求代理"研究"其邮件时 ，代理读取恶意邮件并执行隐藏指令 ，将PII注入攻击者URL代理自动发送数据（无需用户确认且无界面提示）
，实现静默数据外泄

服务器端攻击的独特威胁

Radware强调："数据泄露完全发生在OpenAI云环境内部 ，代理的内置浏览工具自主完成外泄
，不涉及客户端 。此前Zenity公司的AgentFlayer和Aim Security的EchoLeak等研究展示的香港云服务器是客户端泄露，需要代理在用户界面渲染攻击者控制的内容（如图像）才能触发
。我们的攻击扩大了威胁面：不再依赖客户端显示内容 ，而是利用诱导后端代理执行的操作。"

服务器端攻击比客户端泄露风险更高：企业防御系统无法检测数据外泄，因为攻击运行在服务提供商的基础设施上；用户也看不到数据丢失的明显迹象
。代理作为受信任的中间人，将敏感数据发送至攻击者控制的源码下载终端 。与限制外泄目标的客户端防护不同，这些服务器端请求面临的URL限制更少，使攻击者几乎可将数据导出到任何目的地
。

潜在影响与缓解措施

专家设计的PoC虽然针对Gmail，但同样攻击适用于任何Deep Research连接器 。Google Drive
、Dropbox 、SharePoint 、Outlook、Teams、GitHub、云计算HubSpot、Notion等平台的文件或消息都可能隐藏提示注入载荷（在内容或元数据中）或恶意会议邀请 ，诱使代理泄露合同
、会议记录、客户资料等敏感数据 。任何向代理提供文本的连接器都可能成为攻击媒介。

报告总结道："企业可在代理处理前对邮件进行净化处理：标准化并清除不可见CSS 、混淆字符和可疑HTML元素。虽然这种方法有一定价值，但对这类新型内部威胁（受信任的智能代理被操控为攻击者服务）效果有限。更有效的缓解措施是持续监控代理行为：跟踪代理操作及其推断意图 ，免费模板验证其是否符合用户原始目标。这种一致性检查可确保即使攻击者操控代理，也能实时检测并阻止偏离合法意图的行为 。"

漏洞修复时间线6月18日 - 通过bugcrowd.com向OpenAI报告漏洞6月19日 - bugcrowd.com将问题转交OpenAI处理6月19日 - 提交改进版更可靠的攻击变体8月初 - 漏洞被修复（未收到通知）9月3日 - OpenAI确认漏洞并标记为已解决

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