В России начнут маркировать контент, сгенерированный нейросетью

В России начнут маркировать контент, сгенерированный нейросетью

В России начнут маркировать контент, сгенерированный нейросетью

Материалы, созданные нейросетью, российские сервисы будут автоматически маркировать четкими и заметными графическими знаками. По словам Антона Немкина, члена комитета Госдумы по информационной политике, это поможет усмирить бесконтрольное использование ИИ.

Начальник управления киберразведки и цифровой криминалистики Angara Security Никита Леокумович сообщил изданию «КоммерсантЪ», что стремительно развивающийся искусственный интеллект несёт в себе опасность.

Например, он может нарушать нормы морали и права человека, создавая вымышленные факты и генерируя дипфейки. Именно поэтому очень важно маркировать материалы, сгенерированные с помощью нейросети, включая текст, изображения и видео.

Огромное количество исходных кодов нейросети доступно любому пользователю. Возможно, из-за этого число мошенников, использующих ИИ, заметно выросло.

Сейчас есть возможность проверить, сгенерировано ли изображение с помощью искусственного интеллекта или создано человеком. Пользователю достаточно загрузить картинку на сервис (есть как платные, так и бесплатные), где алгоритм, основанный на ИИ, даст ответ.

По подсчётам компании «Диалог Регионы», около 12 миллионов дипфейков было обнаружено на просторах рунета в 2023 году. Исследователи предполагают, что к 2024 году это число вырастет до 15 млн.

Ярослав Шицле, руководитель направления «Разрешение IT & IP споров» юридической фирмы «Рустам Курмаев и партнеры» предполагает, что если сервисы не будут придерживаться требований и автоматически маркировать создаваемый ИИ контент, их будут блокировать или даже привлекать к ответственности.

О том, что вид графических символов на материалах может повлиять на рекламный рынок, рассказал управляющий партнер агентства PRT Edelman Глеб Сахрай. Пока неизвестно, насколько большой будет надпись, и как будут относиться люди к контенту, зная, что он сгенерирован нейросетью. Возможно, рекламные агентства снова прибегнут к помощи копирайтеров и дизайнеров.

Примечательно, что подобный закон в Евросоюзе уже действует с марта этого года. По сообщениям компании OpenAI, изображения, созданные ChatGPT, уже маркируются. Видео, сгенерированные встроенными алгоритмами в TikTok, помечаются платформой.

Поддельный пакет для WhatsApp из NPM сливает сообщения и контакты

В экосистеме JavaScript обнаружили очередную, но особенно неприятную атаку на цепочку поставок. В каталоге NPM более полугода распространялся вредоносный пакет lotusbail, который выдавал себя за библиотеку для работы с WhatsApp API (принадлежит признанной в России экстремистской организации и запрещённой корпорации Meta) — и при этом тихо воровал переписку, контакты и учётные данные пользователей.

На находку обратили внимание исследователи из Koi Security, опубликовав подробный технический разбор. К моменту обнаружения пакет успели скачать более 56 тысяч раз, что делает ситуацию далеко не нишевой.

В отличие от многих зловредов в NPM, которые ломаются или выдают себя странным поведением, lotusbail был практически идеальной подделкой. Его авторы просто склонировали популярную библиотеку @whiskeysockets/baileys, которая используется для работы с WhatsApp Web через WebSocket, и аккуратно встроили в неё вредоносный код.

 

Снаружи всё выглядело легитимно: приложения на базе lotusbail спокойно отправляли и получали сообщения. Но параллельно библиотека:

  • перехватывала все входящие и исходящие сообщения;
  • собирала медиафайлы;
  • вытаскивала списки контактов с номерами телефонов;
  • сохраняла WhatsApp-сессии, токены и коды привязки устройств.

 

Причём перехватывались не только новые сообщения, но и исторические данные, доступные через API.

Самая опасная часть — использование механизма «сопряжение устройств» в WhatsApp. В коде пакета был зашит жёстко заданный, зашифрованный AES код привязки, который незаметно подключал устройство злоумышленника к аккаунту жертвы.

 

В результате атакующий получал постоянный доступ к WhatsApp-аккаунту, который сохранялся даже после удаления вредоносного пакета из проекта.

Проще говоря, удалить lotusbail недостаточно. Чтобы полностью закрыть дыру, жертве нужно вручную отвязать все устройства в настройках WhatsApp.

Собранные данные дополнительно шифровались с помощью кастомной реализации RSA. Это не имело отношения к сквозному шифрованию WhatsApp — цель была другой: спрятать утечки от систем мониторинга и сетевых средств защиты.

Эксперты отмечают, что атака отлично иллюстрирует главную проблему экосистемы open source: функциональность маскирует вредоносную логику. NPM остаётся одной из самых привлекательных целей для атак на цепочки поставок — из-за масштаба, доверия разработчиков и низкого порога публикации пакетов.

Ранее в новом докладе властей Великобритании прозвучала мысль, что разработка зашифрованных мессенджеров вроде WhatsApp теоретически может считаться «враждебной деятельностью».

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru