Een datalek bij een externe cloudprovider gaf aanvallers toegang tot ontwikkelmachines van Fireworks AI. Daar draaiden zij een ongeautoriseerde taak, die leidde tot verdere blootstelling van klantgegevens. Een van de betrokken gegevensbestanden bevatte chattranscripten van Notion AI die werden gebruikt voor de functie Insights. Notion zegt dat minder dan 1% van de werkruimten mogelijk is geraakt en benadrukt dat het incident bij een leverancier plaatsvond, niet in de eigen systemen.
4
8
Hoe de aanval verliep
Volgens Fireworks kreeg de cloudprovider die zijn onderzoeks- en ontwikkelmachines hostte op 23 oktober met een beveiligingsincident te maken. Een dag later gebruikte een onbevoegde partij die route om Fireworks-ontwikkelmachines te bereiken en er een ongeautoriseerde taak uit te voeren. Fireworks ontdekte de activiteit op dezelfde dag.
4
14
De beschikbare informatie beschrijft de route via de cloudprovider en de ontwikkelomgeving, maar maakt niet duidelijk welk technisch lek precies is misbruikt of hoe elke afzonderlijke dataset is bereikt. Wel blijkt dat toegang tot de ontwikkelomgeving van een leverancier gevolgen had voor klantgegevens.
14
Welke gegevens mogelijk zijn geraakt
De uitgebreidere melding van Fireworks noemt onder meer metadata over resources en factureringsinformatie, waaronder facturerings- en betaalgeschiedenis. Bij een beperkte groep klanten waren ook datasets en onvolledige modelgewichten betrokken. Fireworks zegt geen betaalkaartnummers op te slaan.
4
9
34
Voor Notion ging het om chattranscripten die werden gebruikt bij classificatietaken voor Insights. Die functie helpt klanten inzicht te krijgen in hun gebruik van AI. Volgens Notion was minder dan 1% van de werkruimten mogelijk geraakt. In het overgrote deel daarvan waren de transcripten niet te herleiden tot een specifieke gebruiker of werkruimte.
3
4
Wat er tussen 2 en 11 november gebeurde
- 2 november: Fireworks meldde aan Notion dat een kleine hoeveelheid data was benaderd. Notions eerste onderzoek wees op synthetische testdata, niet op gesprekken van klanten.
8
- 3 november: Notion verbrak de verbinding met Fireworks en verwijderde de data die bij de leverancier stond.
5
- 6 november: Fireworks waarschuwde dat mogelijk ook klantgegevens waren benaderd.
5
- 8 november: Fireworks bevestigde dat de dataset Notion AI-chattranscripten voor Insights bevatte.
8
- 9 november: Notion begon getroffen klanten te informeren.
15
- 11 november: Notion trok blootgestelde API-sleutels in die tijdens het onderzoek in berichten van getroffen gebruikers waren gevonden.
8
Notion schakelde Insights uit en stopte met het aanbieden van open-weight-modellen via Fireworks.
10
11 Getroffen klanten kregen het advies wachtwoorden, API-sleutels en andere in de assistent ingevoerde inloggegevens als mogelijk blootgesteld te beschouwen en te vervangen.
21
Onderzoek en mogelijke motivatie
Fireworks schakelde Unit 42 van Palo Alto Networks in voor onderzoek, informeerde de opsporingsdiensten en beperkte bepaalde functies.
34 Het bedrijf vermoedt dat de aanvallers ongeoorloofde toegang tot modellen wilden doorverkopen via illegale routeringsdiensten. Die praktijk wordt ‘LLMJacking’ genoemd. Dit is de inschatting van Fireworks over het motief, geen sluitende identificatie van de daders.
7
Het incident via de cloudprovider was volgens de meldingen de tweede Fireworks-inbraak in oktober, na een eerder incident dat op 6 oktober werd ontdekt. Die twee incidenten moeten niet met elkaar worden verward: de hier beschreven aanval liep via een externe cloudprovider en bereikte de ontwikkelmachines op 24 oktober.
7
De les voor AI-diensten en hun klanten
De beveiliging van een dienst hangt niet alleen af van de systemen die het bedrijf zelf beheert. Zodra een AI-dienst gegevens voor verwerking doorstuurt naar een externe leverancier, maken ook diens infrastructuur en ontwikkelomgeving deel uit van het bredere risico. In dit geval lag de gerapporteerde ingang bij de cloudprovider van Fireworks, terwijl de betrokken gesprekken afkomstig waren van een Notion-functie.
4
8
Voor organisaties die AI-diensten gebruiken, is het daarom verstandig te vragen welke gegevens een leverancier of onderleverancier bewaart, waar die worden verwerkt en hoe snel toegang kan worden stopgezet. Zet waar mogelijk geen wachtwoorden of API-sleutels in prompts. Staat een geheim mogelijk in een blootgesteld transcript, trek het dan in of vervang het. Beperk daarnaast de toegang tot datasets, inloggegevens en ontwikkelsystemen tot wat voor een taak noodzakelijk is.