2024年1月11日，OpenAI 宣布正式向 ChatGPT Plus、开发团队和企业用户推出 GPT Store。笔者也是第一时间试用了，在试用的过程中笔者发现 GPTs 由于容器设计问题，导致任意 GPTs 的资源文件都可以被泄露。笔者作为一个 GPTs 的开发者认为资源文件是非常重要的开发者资产，不应该被轻易的泄露。于是将此问题报告给了 OpenAI 官方，但是很遗憾 OpenAI 官方并不认为这是一个问题。于是笔者撰写此文，希望各位专家针对 GPTs 的这一类问题发表一下看法。也希望抛砖引玉，为公司大模型的安全生态建设提供一些思考。
场景描述
GPTs 允许开发者自定义 Prompt，API 列表，以及资源文件来生成垂域的 GPT 对话应用。
对于 GPTs 的开发者来说这些 Prompt，API 调用约束，以及资源文件就是 GPTs 的核心资产，应该被妥善保护。
业界也有很多针对 GPTs 资源的攻击，相应的也有很多保护措施来防止应用的核心资产被窃取。比如 securityGPT
对于资源文件来说，可以通过关闭GPT中的 'Capabilities' 中的 'Code Interpreter' 选项，避免上传的知识库文件泄露。实际的测试过程中我们也发现有很多的 GPTs 关闭了这个选项，从而避免了资源泄露。
漏洞原理
但是我们发现，由于 GPTs 的运行机制，导致上述的保护措施形同虚设。
具体来说，每一个用户的 GPTs 是运行在一个独立的容器中的，不同用户的容器目前来看是相互隔离的。但是同一时间段内同一用户的 GPTs 却是运行在同一个容器内的
我们可以通过同时打开三个含有资源文件的 GPTs 来观察这一现象。
依次在 GPTs 中执行
prompt `ls /mnt/data`
可以看到，所有的资源文件都可以在最后打开的 Deep Learning Companion 中被访问。
这就意味着，无论开发者的 GPTs 编写的如何安全，只要有一个 GPTs 是不安全的，那么所有的 GPTs 资源都可以被泄露， 而攻击者也可以自己编写 GPTs。
漏洞复现
我们依次打开多个 GPTs，最后打开的 GPTs 存在漏洞, 然后在最后打开的 GPTs 中使用 Prompt
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就可以将当前打开的所有的 GPTs 的资源文件全部窃取，可以看到这里已经将所有的资源都打包好
最后我们直接下载，可以看到这里是所有我们已经打开的 GPTs 的资源列表。
漏洞延申
在上文的步骤中，笔者仅下载了 GPTs 应用的资源文件作为证明。但是实际上由于攻击者可以自定义 GPTs ，也就意味着，所有的 GPTs 都完整的暴露在攻击者的视野之下，我们还可以通过自己编写恶意的 GPTs 做更多的操作。
在大模型应用生态的构建过程中，由于大模型的特点，大模型生态中的应用形态和生命周期与传统的应用都有着很大的不同，如何针对这种特殊形态的应用，如何划定安全边界，如何构建安全的开发者生态，是需要思考和研究的方向。