Google Gemini CLI z poważną luką – sprawdź, czy jesteś bezpieczny

Wstęp: Nowa rzeczywistość cyfrowa, stare dylematy

Jeszcze kilka lat temu bezpieczeństwo cyfrowe było tematem przeznaczonym właściwie dla wąskiego grona specjalistów. Dzisiaj jednak, gdy pracuję codziennie z narzędziami sztucznej inteligencji i rozmawiam z klientami naszej firmy, widzę wyraźnie: **cyberzagrożenia dotyczą praktycznie każdego** – nie tylko ogromnych korporacji, lecz także jednoosobowych działalności, software house’ów, startupów, a nawet freelancerów spokojnie pracujących przy domowym biurku. Właśnie dlatego, kiedy Google ogłasza krytyczną lukę w swoim narzędziu, cała branża staje na baczność, a osoby zatroskane o bezpieczeństwo muszą działać od razu.

Muszę przyznać, że na wieść o problemach z Google Gemini CLI, przeszło mi przez głowę kilka gorzkich refleksji. Przecież nie od dziś wiadomo, że nawet najsolidniejsze rozwiązania mogą być podatne na błędy. Kiedy ktoś tak wpływowy jak Google zalicza poważną wpadkę, po prostu nie można tego bagatelizować.

Czym właściwie jest Google Gemini CLI?

Od czasu, kiedy AI zaczęła wkraczać na dobre do narzędzi programistycznych, sam coraz częściej korzystam z nowych rozwiązań, które mają usprawnić codzienną pracę. Google Gemini CLI należy właśnie do tej kategorii. Może nie wszyscy się z nim zetknęli, więc na wszelki wypadek dodam parę słów wyjaśnienia.

Google Gemini CLI to narzędzie obsługiwane z poziomu terminala, które umożliwia bezpośrednią komunikację z modelem językowym Gemini – czyli nowoczesnym systemem generatywnej sztucznej inteligencji rozwijanej przez Google. Funkcjonalność narzędzia można określić w kilku punktach:

• umożliwia analizę kodu i generowanie rozwiązań programistycznych dla różnych języków i frameworków,
• pozwala wykonywać polecenia w systemie operacyjnym przy wykorzystaniu lokalnych uprawnień,
• automatyzuje żmudne zadania, takie jak dokumentacja, deployment czy testowanie aplikacji.

To, co sprawia, że Gemini CLI jest tak chętnie testowane przez programistów, to właśnie wygoda oraz możliwość rozszerzania jego możliwości dzięki zewnętrznym plikom konfiguracyjnym i kontekstowym, jak na przykład typowe `README.md`. Sam, mając styczność z tego typu narzędziami, doceniam ich potencjał – ale również jestem świadomy, jak duży niesie to ciężar odpowiedzialności z punktu widzenia bezpieczeństwa.

Na czym polegała luka w Google Gemini CLI?

Doświadczenie nauczyło mnie, że często to drobiazg jest ziarnem chaosu w świecie cyberbezpieczeństwa. Tutaj nie było inaczej. Wyobraź sobie sytuację: korzystasz z Gemini CLI, wrzucasz do projektu różne pliki dołączone przez inne osoby (czasem pobrane prosto z repozytoriów, o których niewiele wiesz) i liczysz, że wszystko pójdzie szybko oraz sprawnie. Tymczasem…

Badacze bezpieczeństwa z firmy Tracebit jako jedni z pierwszych przeanalizowali **mechanizm „allow-list”**, którym narzędzie posługuje się, określając, jakie komendy mogą być na Twoim komputerze wykonane. W praktyce, jeśli do projektu trafił odpowiednio spreparowany, niepozorny plik, na przykład `README.md` albo inny plik kontekstowy, narzędzie mogło, bez dodatkowych alarmów czy pytań, wywołać rożnego rodzaju systemowe polecenia.

Jak przebiegał atak?

• Napastnik przygotowywał specjalny plik kontekstowy z ukrytymi poleceniami.
• Taki plik, wprowadzony do projektu (na przykład po pobraniu z repozytorium lub w ramach pull requesta), był przetwarzany przez narzędzie Gemini CLI.
• Naiwny mechanizm „allow-list” nie wykrywał złośliwego polecenia, uznając je za bezpieczne.
• Efekt? Automatyczne wykonanie polecenia na komputerze użytkownika.

Tu sprawdza się stare porzekadło: „otwartość to piękna rzecz, ale czasem prowadzi na manowce”. Ja, kiedy tylko usłyszałem o tej luce, natychmiast wróciłem do własnych projektów, żeby skontrolować, jakie uprawnienia mają poszczególne narzędzia działające lokalnie.

Techniczna analiza podatności

Nie chcę zanudzać technicznymi szczegółami, bo każdy z nas po cichu marzy, by poważny problem okazał się jedynie drobną usterką. Niestety, tym razem sprawa jest naprawdę poważna. Luka dotyczyła sposobu, w jaki narzędzie przetwarzało pliki zdefiniowane w projekcie – zwłaszcza zawartość plików markdown, do których przecież sięga się niemal bez zastanowienia.

Mechanizm „allow-list”, który miał chronić przed złośliwym kodem, opierał się na prostym sprawdzaniu, czy polecenie znajduje się na liście dozwolonych. W praktyce jednak sposób przechowywania i przekazywania tych poleceń był łatwy do obejścia. W efekcie otwarte repozytoria kodów, do których kontrybuują dziesiątki czy setki osób, stały się newralgicznym punktem ataku.

Skutki i potencjalne zagrożenia – na co narażeni byli użytkownicy?

Analizując skutki tej podatności, nie sposób oprzeć się wrażeniu, że cyberprzestępcy mogli mieć pole do popisu. Bez odpowiednio szybkiej reakcji, wielu programistów mogło doświadczyć niechcianych niespodzianek. Dla czytelności przedstawię najważniejsze zagrożenia, które wskazali eksperci oraz które sam również biorę na poważnie:

• Kradzież danych – nieautoryzowane polecenia pozwalały na odczyt i przesyłanie poufnych plików prosto do atakującego.
• Przejęcie maszyn (Remote Code Execution) – luka umożliwiała wykonanie praktycznie dowolnego polecenia na komputerze ofiary.
• Podmiana repozytorium – istnieje ryzyko, że nieświadomy programista uruchomił szkodliwy kod, co prowadziło do zaatakowania systemu ciągłej integracji lub innych środowisk produkcyjnych.
• Rozprzestrzenianie złośliwego oprogramowania – możliwość instalacji trojanów, „backdoorów” czy narzędzi śledzących bez świadomości użytkownika.

Nie ukrywam, że po poznaniu tych szczegółów, mimowolnie przeszukuję własne repozytoria, zwłaszcza starsze projekty, za które odpowiadam. Historie podobnych luk pokazują, że często atakujący działają po cichu, czekając na dogodny moment.

Reakcja Google: jak szybko udało się naprawić błąd?

W branży IT mówi się nie bez powodu, że „nie ma nieomylnych programistów, są tylko szybsi i wolniejsi w naprawianiu własnych błędów”. W przypadku luki w Google Gemini CLI timing był szczególnie istotny.

Oś czasu:

• 27 czerwca 2025 – badacze z Tracebit zgłaszają problem Google.
• 25 lipca 2025 – Google wypuszcza aktualizację narzędzia (wersja 0.1.14), eliminującą podatność.

Przyznam, że miesiąc oczekiwania na łatkę to trochę długo, zwłaszcza jeśli narzędzie cieszy się uznaniem i jest aktywnie wykorzystywane na całym świecie. Z drugiej strony, mogę sobie wyobrazić presję i złożoność testów wdrażanych w tak dużej organizacji.

Niemniej jednak, po raz kolejny sytuacja dowodzi, że mamy do czynienia z nieustającym wyścigiem zbrojeń. Dla mnie, jako twórcy automatyzacji opartych o AI oraz konsultanta bezpieczeństwa, to wyraźny sygnał, żeby nigdy nie spoczywać na laurach.

Co możesz zrobić, aby nie padło na ciebie?

Oczywiście, każda duża afera w świecie IT rodzi kolejne pytanie: jak zadbać o własne bezpieczeństwo? Przez lata obserwacji i pracy ręka w rękę z zespołami programistów przygotowałem kilka konkretnych wskazówek, które niejednokrotnie pozwoliły uniknąć problemów „na własnym podwórku”. Pozwolę je sobie rozpisać, by łatwiej było je zastosować na co dzień:

• Zawsze aktualizuj narzędzia programistyczne do najnowszej wersji. Nawet, jeśli wydaje się to uciążliwe – najnowsze aktualizacje zazwyczaj „łatają” odnajdywane podatności.
• Nie ufaj żadnym plikom „z sieci” bez sprawdzenia ich zawartości. Pamiętaj: readme, markdown czy inne pliki kontekstowe mogą zawierać złośliwe instrukcje. Sam zawsze przeglądam je w prostym edytorze tekstowym, zanim zainicjuję ich przetwarzanie.
• Kontroluj uprawnienia narzędzi AI działających lokalnie. Staraj się ustawiać ograniczone sandboxy, środowiska separowane oraz minimalizować poziom uprawnień aplikacji.
• Dbaj o backup danych i regularne kopie bezpieczeństwa. Raz na jakiś czas sprawdzam, czy wszystkie kluczowe pliki backupowe są aktualne i dostępne, nawet „na wszelki wypadek”.
• Stosuj zasady „Zero Trust” w swoim workflow. Nie zakładaj, że cokolwiek jest bezpieczne tylko dlatego, że pochodzi od znanej firmy. Parafrazując znane powiedzenie: „nawet najbliższych warto czasem delikatnie sprawdzić”.
• Bądź aktywnie zainteresowany bezpieczeństwem. Śledź doniesienia na temat narzędzi, których używasz, i ustaw alerty bezpieczeństwa w swoim repozytorium (chociażby poprzez GitHub Security Alerts).

Bez przesady można stwierdzić: lepiej się dmuchać na zimne, niż później rwać włosy z głowy. Mi niejeden raz udało się uniknąć poważniejszych kłopotów właśnie dzięki tej „nieufności kontrolowanej”.

Praktyka a teoria – doświadczenia i „życiowe” podejście

Zdarzyło mi się kiedyś pracować nad automatyzacją wdrożoną przez klienta pod presją czasu. Sytuacja była wręcz podręcznikowa: repozytorium publiczne, szybka aktualizacja, nowoczesne narzędzia. Chwila nieuwagi i, jak się później okazało, do projektu trafił plik z nietypowym kodem w sekcji przykładowej. Na szczęście szybkie wykrycie problemu i zablokowanie komendy pozwoliło wyjść na swoje.

Sam ten przypadek pozwolił mi wyrobić bardzo istotny nawyk: ZAWSZE zaczynam od „ręcznego” przejrzenia zmian oraz testowania ich w izolowanym środowisku. Jeśli jest jedna lekcja, ktorej życie mnie nauczyło, to z pewnością nie ufać plikom kopiowanym z nieznanych źródeł – nawet jeśli pochodzą od dużych graczy rynku technologicznego.

Wielokrotnie prowadziłem także szkolenia dla klientów z zakresu automatyzacji z AI – na przykład w make.com czy n8n. Najważniejsze przesłanie, jakie zawsze przekazuję, brzmi następująco:
Zapewnienie bezpieczeństwa to proces, nie jednorazowe działanie.
Tak jak samochód wymaga regularnych przeglądów i sprawdzenia hamulców, tak i narzędzia cyfrowe muszą być pod stałym nadzorem.

Gdzie jeszcze czyhają pułapki?

Można zastanawiać się, czy podobne luki pojawiają się wyłącznie w świeżych czy eksperymentalnych narzędziach. Nic bardziej mylnego. W przeszłości nawet uznane platformy, takie jak popularne narzędzia do zarządzania repozytoriami, systemy automatyzacji workflow czy wtyczki do środowisk developerskich, miały swoje „pięć minut grozy”.

Praca w branży marketingu eksperckiego czy wdrażanie automatyzacji wymaga ciągłego czujnego spojrzenia „spod byka” na każdą nowość. Każde takie doświadczenie powoduje, że do nowych rozwiązań podchodzę z dystansem – taką zdrową ostrożnością, która pozwoliła mi już nie raz uniknąć poważniejszych strat.

Dlaczego luki w narzędziach AI są szczególnie groźne?

W wielu rozmowach z kolegami z branży pojawia się temat: czy AI jest bezpieczne? Odpowiedź, jak zwykle, nie jest jednoznaczna. Narzędzia oparte o sztuczną inteligencję mogą realizować coraz bardziej złożone akcje – uczyć się na ogromnych zbiorach danych, generować kod, monitorować środowisko pracy czy analizować treści. To, co czyni AI tak skuteczną, jednocześnie stanowi największe ryzyko:

• Automatyczność działania – AI często wykonuje operacje bez komentarza na temat ich bezpieczeństwa czy celowości.
• Przetwarzanie danych wrażliwych – narzędzia AI analizują nie tylko kod, lecz także hasła, logi czy dane konfiguracyjne.
• Dynamiczne zmiany funkcji – aktualizacje narzędzi AI wprowadzane są bardzo szybko, a czas na testy bezpieczeństwa często jest zbyt krótki.

Jedna poważna luka – tak jak ta ujawniona w Google Gemini CLI – otwiera przed atakującymi furtkę do całych środowisk pracy programistów, analityków, marketerów, a nawet administratorów. Z własnej praktyki mogę dorzucić, że z pozoru błaha funkcjonalność (jak możliwość odczytu README.md) jest wręcz wymarzonym celem dla osób szukających drogi do przejęcia cudzego komputera.

Jak poprawnie wdrażać narzędzia AI w procesach biznesowych?

Osobiście regularnie wdrażam narzędzia AI dla klientów: od prostych automatyzacji w make.com, przez integracje API, aż po zaawansowane rozwiązania oparte o modele językowe. Nawet najbardziej wyrafinowane systemy – jeśli nie są bezpieczne – potrafią sprowadzić na firmy poważne kłopoty. Bazując na licznych wdrożeniach (także tych niemiłych), przygotowałem dla ciebie praktyczny zestaw dobrych zwyczajów:

• Projektuj automatyzacje z „bezpiecznymi defektami” – tzn. tak, żeby ewentualny błąd był wykrywany i nie prowadził do niepożądanych akcji.
• Twórz kopie zapasowe kluczowych danych i konfiguracji przed każdą aktualizacją narzędzi.
• Stosuj monitoring i alertowanie – automatyczne powiadomienia o nietypowej aktywności to podstawa. Nawet najdrobniejsze „potknięcia” mogą być oznaką większego problemu.
• Ucz zespoły, jak rozpoznawać niepokojące sygnały. Często to nietypowy wpis w logach lub podejrzany plik w repozytorium jest początkiem większej afery.
• Dywersyfikuj narzędzia i testuj wszelkie kluczowe komponenty w sandboxie, zanim wdrożysz je na produkcji.

Te nawyki, choć wydają się trywialne, już nie raz uchroniły mnie przed stratą danych lub masą niepotrzebnej pracy przy odtwarzaniu środowiska.

Znaczenie proaktywności – codzienne nawyki bezpieczeństwa

Nie ukrywam: dzisiaj proaktywne podejście do cyberbezpieczeństwa to nie tylko domena specjalistów IT, lecz także każdego użytkownika, który korzysta z nowoczesnych narzędzi AI. Z doświadczenia wiem, że nawet kilku pozoru nieznaczących kroków nie można lekceważyć:

• Regularnie czyść środowisko programistyczne z niepotrzebnych i nieaktualnych wtyczek oraz narzędzi.
• Przeglądaj logi systemowe, żeby wyłapać nietypowe działania – często tam pierwszy raz pojawia się informacja o próbie włamania.
• Stosuj dwustopniową weryfikację dostępu do kluczowych serwisów.
• Nie ignoruj powiadomień o aktualizacjach oraz raportów bezpieczeństwa – sam wielokrotnie przekonałem się, że można w ten sposób wyjść z opresji obronną ręką.

W naszej codziennej pracy w Marketing-Ekspercki przekonaliśmy się, że nawet drobne zmiany w filozofii korzystania z narzędzi tego typu mogą przynieść zaskakująco dobre efekty.

Odpowiedzialność programistów i organizacji – kto powinien dbać o bezpieczeństwo?

Często dostaję od klientów pytania: kto właściwie powinien odpowiadać za bezpieczeństwo wdrażanych narzędzi – programista, administrator, a może dostawca narzędzia?
Odpowiedź nie jest prosta, bo jak to mawiał mój kolega z zespołu: „każdy jest kowalem własnego bezpieczeństwa”.

Z perspektywy zespołu programistycznego:

• Przeglądaj kody źródłowe narzędzi i aktualizacje na poziomie paczek czy zależności.
• Inicjuj testy bezpieczeństwa nowych komponentów wewnątrz firmy.

Dla administratorów systemów:

• Izoluj środowiska pracy – testowanie narzędzi AI na oddzielnej maszynie to niemal złota zasada.
• Wdrażaj mechanizmy ochrony końcówek (EDR) i śledź na bieżąco pojawiające się alerty.
• Zalecaj politykę silnych haseł i rotacji kluczy dostępu.

Dla właścicieli i zarządzających biznesami:

• Zainwestuj w audyty bezpieczeństwa raz na jakiś czas – lepiej zapłacić etycznemu hakerowi niż cyberprzestępcy.
• Wprowadzaj regularne szkolenia dla zespołów – bezpieczeństwo zaczyna się od świadomości każdego pracownika.

Nie raz słyszałem podczas konsultacji: „przecież wszystko działa, po co to zmieniać”. Otóż, świat cyfrowy nie znosi stagnacji. Z własnych doświadczeń mogę powiedzieć – regularność i skrupulatność to najlepszy przyjaciel w walce ze słabościami oprogramowania.

Studia przypadków – co się dzieje, gdy zabraknie czujności?

Zebrane historie, które słyszałem lub których sam byłem uczestnikiem, pokazują, jak łatwo paść ofiarą błędów bezpieczeństwa:

• W jednym z dużych projektów, gdzie automatyzacje zarządzały dystrybucją danych pomiędzy kilkoma europejskimi oddziałami, drobny błąd w konfiguracji uprawnień umożliwił uzyskanie dostępu do setek dokumentów osobie z zewnątrz. Kosztowało to całą firmę wiele dni paniki i wyścigu z czasem, by zatrzymać wyciek.
• W innym przypadku, programista zainstalował nową bibliotekę AI na środowisku produkcyjnym bez wcześniejszych testów. Kilkanaście godzin później pojawiły się podejrzane połączenia wychodzące, a systemy monitorujące wykryły próbę kradzieży danych uwierzytelniających do bazy klientów.
• Sam nie raz ratowałem się szybkim odcięciem sieci po zauważeniu nietypowych wpisów w logach systemowych – najczęściej były związane z nieautoryzowanymi komendami wywoływanymi przez narzędzia zewnętrzne.

Podsumowując z lekkim przymrużeniem oka: „lepiej stracić godzinę na testy, niż tydzień na sprzątanie bałaganu”.

Przyszłość narzędzi AI a bezpieczeństwo cyfrowe

Jeśli miałbym spojrzeć w przyszłość, mogę zaryzykować stwierdzenie, że rozwój narzędzi AI tylko zwiększy tempo pojawiania się podatności. Wynika to z kilku prostych faktów:

• Kod narzędzi AI staje się coraz bardziej rozbudowany, a przez to trudny do pełnej analizy.
• Społeczności deweloperów – tak jak ja i moi znajomi – testują je na setkach kombinacji systemów, często odkrywając nieoczywiste scenariusze.
• Atakujący stają się coraz bardziej kreatywni, wykorzystując zaskakujące „furtki”, które pojawiają się także przez nieprzemyślane koncepty funkcjonalne.

Czy można się przed tym zabezpieczyć całkowicie? Odpowiedź chyba znasz – niestety nie. Można jednak znacząco zmniejszyć ryzyko, dbając o codzienną higienę cyfrową i edukując zarówno siebie, jak i członków zespołu.

Najważniejsza aktualizacja – co musisz zrobić już teraz?

Na koniec coś najpraktyczniejszego – zestaw działań, które gorąco polecam wykonać każdemu użytkownikowi narzędzi AI, a w szczególności Google Gemini CLI:

• Sprawdź aktualną wersję narzędzia Gemini CLI, z którego korzystasz. Jeśli nie jest to wersja 0.1.14 lub nowsza, natychmiast zainstaluj łatkę!
• Przeanalizuj swoje projekty pod kątem podejrzanych plików kontekstowych. Jeśli znajdziesz jakieś nietypowe README, GEMINI.md czy inne markdowny – sprawdź ich zawartość przed dalszym użyciem.
• Zmień nawyki pracy: przeglądaj nowe dependency, sprawdzaj uprawnienia i testuj całość na odseparowanym środowisku.
• Zachowaj kopie wszystkich ważnych danych i ustaw odpowiednie reguły backupowania.
• Jeśli pracujesz w zespole – podziel się tym artykułem z kolegami i koleżankami. Wspólna czujność to połowa sukcesu.

Miej to z tyłu głowy: każda luka kiedyś wyjdzie na jaw – wtedy liczy się nie tylko to, jak szybko ją naprawisz, ale także jaką cenę za swoją nieuwagę musisz zapłacić.

Wyciągnięte lekcje i refleksja: nie ma róży bez kolców

Najnowsza luka w Google Gemini CLI to smutne przypomnienie, że technologie „pędzą” naprzód, lecz nie wolno zapominać o zdrowym rozsądku. Skusić się na nowość jest łatwo – zwłaszcza gdy narzędzia AI obiecują błyskawiczne efekty i upraszczają „papierkową robotę”. Ale jak mówi stare przysłowie: „nie ma róży bez kolców” — nowoczesność może przynieść zarówno ułatwienia, jak i potencjalne straty.

Ja, po tej historii, jeszcze raz wróciłem do własnego workflow, bardziej doceniając rutynowe czynności – aktualizacje, backups, testy i edukację zespołu. Z czystym sumieniem polecam ci dziś te same kroki. Bo choć bezpieczeństwo cyfrowe nie jest nigdy zagwarantowane na zawsze, konsekwentna czujność i proaktywność pozwalają „wyjść na swoje”, nawet kiedy inni wpadają w sidła cyberprzestępców.

Niech ten przypadek będzie momentem refleksji dla każdego, kto korzysta z zaawansowanych narzędzi. Uczmy się na cudzych błędach, testujmy wszystko dwa razy i nie bójmy się być ostrożni – to właśnie czyni nas profesjonalistami w cyfrowej rzeczywistości.

—

Źródła:

• Tracebit – blog techniczny
• Oficjalne komunikaty Google
• Dokumentacja Google Gemini CLI

Źródło: https://www.ppe.pl/news/377004/google-ujawnia-powazna-luke-twoje-dane-mogly-trafic-do-sieci.html