ИБ-эксперт обманом заставил ChatGPT создать неуловимого зловреда-стилера

ИБ-эксперт обманом заставил ChatGPT создать неуловимого зловреда-стилера

Не написав ни строчки кода, Эрон Малгрю (Aaron Mulgrew) из Forcepoint обошел защиту от злоупотребления ChatGPT и убедил его сгенерировать небольшие фрагменты, а затем собрать их воедино. В итоге экспериментатор получил рабочий образец инфостилера, который при проверке на VirusTotal показал нулевой результат.

Целью досужего исследования являлось доказательство реальности использования ИИ-бота для создания зловредов. Эксперт также удостоверился, что для этого не нужны навыки программиста, а введенные OpenAI ограничения — не помеха.

Сам Малгрю занимается в Forcepoint вопросами киберзащиты клиентских объектов критической инфраструктуры (КИИ). В комментарии для Dark Reading он отметил, что по роду работы ему не нужно писать вредоносные программы или проводить пентесты, и такой опыт у него невелик.

Использование ChatGPT позволило значительно сократить процесс (занял около четырех часов), но из-за наличия контент-фильтров на сервисе пришлось хитрить. В блог-записи эксперта подробно рассказано, как он добивался нужной реакции с помощью подсказок.

На прямолинейную просьбу сгенерировать код, который можно определить как вредоносный, ИИ ожидаемо ответил отказом, заявив, что такое поведение с его стороны было бы неэтичным и аморальным. Тогда Малгрю решил разбить поставленную задачу на этапы, заставив бот генерировать мелкие фрагменты кода, которые в комбинации дали бы искомый результат.

Первая успешная подсказка помогла создать механизм поиска локальных PNG-файлов весом более 5 Мбайт. После этого ChatGPT дополнил его кодом для сокрытия найденных PNG с помощью стеганографии — с этой целью ИИ запросил соответствующую библиотеку на GitHub.

Затем были созданы код поиска документов Word и PDF и более сложный механизм, позволяющий дробить файлы больше 1 Мбайт, встраивать блоки данных в PNG и стегосредствами прятать итог. Финальный фрагмент выполнял вывод информации на Google Диск.

Сборка с помощью подсказки, против ожидания, оказалась самой легкой задачей. Проверка вредоноса на VirusTotal показала результат 5/60. Помудрив с вызовом стегобиблиотеки, Малгрю с помощью чат-бота добился искомого FUD.

При этом он умело подсказывал ИИ, как сократить цифровой след, и ни разу не упомянул цель — обход антивирусов. Вместо обфускации (слово-табу для ChatGPT) исследователь предложил изменить имена переменных и обеспечить защиту интеллектуальной собственности, и собеседник с готовностью накрепко запутал код.

Для доставки зловреда ИИ попросили создать файл SCR, встроить в него полученный экзешник и обеспечить автозапуск на Windows-машинах — якобы для облегчения использования бизнес-приложениями. Чат-бот согласился только написать соответствующие инструкции; итог на VirusTotal — 3/69 (эксперт подозревает, что флаги поставили продукты, считающие все SCR-файлы подозрительными).

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Нейробраузер Яндекса ежедневно пресекает 1,5 млн визитов к фишерам

С начала тестирования обновленный Яндекс Браузер выявил более 400 тыс. мошеннических сайтов. Встроенная нейросеть позволяет ежедневно фиксировать 1,5 млн попыток перехода на фишинговые ресурсы, в 90% случаев юзер при этом использует телефон.

Проверка сайтов теперь осуществляется в реальном времени. При подозрении на фишинг Браузер запускает глубокий анализ с привлечением серверов «Яндекса». Ресурс проверяется по сотням параметров: когда создан, на кого зарегистрирован, как часто посещается и каким способом (по ссылкам или напрямую), появляется ли в поисковой выдаче и т. п.

Данные пользователей и текстовое содержимое страниц при этом на серверы не передаются. Комплексная проверка длится менее 0,01 секунды; если сайт опасен, пользователю выводится предупреждение.

Ранее такая защита работала иначе. Фишинговые сайты отыскивал в Сети поисковый робот «Яндекса», заходя на сомнительные страницы по несколько раз в сутки. Оценка производилась с помощью ML-моделей на сервере; опасные ресурсы заносились в базу, и Браузер с ней сверялся каждый раз, когда пользователь заходил на новый ресурс.

Весь процесс занимал много времени, от нескольких часов до суток. Столько в среднем и живут фишинговые сайты, и солидное количество по этой причине не попадало в базу «Яндекса».

Теперь клиентская нейросеть помогает выявлять не только ловушки-однодневки, но также новые приманки фишеров — такие как фейки приложений подсанкционных банков и платформ для работы с криптобиржами.

Каждый месяц через Яндекс Браузер в Сеть выходят свыше 85 млн человек. Запуск версии со встроенными нейросетями состоялся в прошлом месяце. Новые функции доступны на десктопах Windows, macOS, Linux, а также на мобильных устройствах.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru