2025年9月30日、Tenable Research(Liv Matan)が、GoogleのAIアシスタント「Gemini」に3つの脆弱性を確認し、現在はすべて修正済みです。対象はCloud Assist(ログ要約)、Searchのパーソナライズモデル、Browsing Tool。
いずれも入力に紛れた指示をAIが真に受けてしまう点がポイントで、状況次第ではユーザーの保存情報や位置情報が外部に送られるおそれがありました。Googleはモデルのロールバックや出力制御、ツール実行の見直しで封じ込めています。
概要
3件の脆弱性はいずれも、AIに与えられる文脈を迂回路として汚染し、UIの防御をすり抜けてツール実行まで誘導するタイプの間接プロンプト注入でした。
とくにログや検索履歴のよう背景データがそのままAIの入力と解釈される点を突かれています。報告後、Googleは順次対策を反映し、現時点では修正済みです。
脆弱性1:Gemini Cloud Assist(ログ要約)へのログを介して悪意のあるプロンプト注入
攻撃者はCloud FunctionsやCloud Runなど公開エンドポイントに細工したUser-Agentを投げ、Cloud Loggingへ意図的な「文」を保存させます。
担当者がLog Explorerで「Explain this log entry」を押すと、その文がGeminiの入力として評価され、指示どおりにリンクを提示したり追加の問い合わせを実行したりします。ログ本文はUI上で折りたたまれて見えづらく、要約結果に紛れ込んだ誘導を見落としやすいのが厄介な点です。
Geminiが権限内で各種APIに触れる前提なら、公開資産の一覧化やIAM不備の列挙などAI駆動の偵察に転用されかねません。
脆弱性2:Searchパーソナライズモデルへの検索履歴注入
攻撃者サイトに仕込んだJavaScriptで、ユーザーの検索履歴へ自然文風の悪意のある指示を大量に押し込みます。
JavaScriptへ検索履歴を保存する事は一般的にも利用されており、Geminiは回答の精度向上のために履歴を文脈として読むため、これらがそのままプロンプトとして効いてしまい、保存情報や位置情報を回答内に混ぜる・リンクへ埋め込む、といった振る舞いが生じます。
履歴は背景データのつもりでも、AIにとっては“入力”であることが改めて露呈しました。
脆弱性3:Browsing Toolを悪用したツール実行型の秘匿外部送信
リンクや画像のレンダリングを厳しめに制限しても、Browsing Toolという機能経由の外向き通信は別経路になり得ます。
プロンプト注入に成功すると、攻撃者はBrowsing Toolを呼び出す内部構文で、攻撃者ドメインへのアクセスURLにユーザーの保存情報をクエリとして埋め込むよう指示できます。Geminiは外部HTTPを実行するだけなので、画面上に不自然な表示が残らず、静かにデータが流れてしまう点が盲点でした。
出典








