Банда ИИ-ботов взломала половину тестовых сайтов через эксплойт 0-day

Банда ИИ-ботов взломала половину тестовых сайтов через эксплойт 0-day

Банда ИИ-ботов взломала половину тестовых сайтов через эксплойт 0-day

Исследователям из Иллинойского университета (UIUC) удалось повысить эффективность автономных ИИ-взломщиков, использующих уязвимости нулевого дня, сгруппировав их и распределив роли. Созданный с этой целью многоагентный фреймворк получил имя HPTSA.

Ранее та же команда исследователей доказала, что боты на основе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) могут автономно находить уязвимости и эксплуатировать их с успехом до 87%. Кроме того, недавно мы рассказывали об уязвимостях и рисках, связанных с большими языковыми моделями.

Однако, действуя в одиночку, такие взломщики тратят много времени на поиск лазеек и планирование атак; объединив их усилия по методу HPTSA (PDF), можно улучшить производительность в 4,5 раза.

Новый эксперимент был поставлен с использованием таких же ботов — на основе GPT-4. Во главе выстроенной иерархии стоял агент-планировщик, который проверял страницы сайта (реального, но с возможностью эксплойта в сэндбокс-окружении, чтобы пользователи не пострадали) и передавал результат агенту-менеджеру. Этот тимлидер направлял «заказ» нужному исполнителю, и тот уже применял эксплойт.

 

Все ИИ-агенты имели доступ к стимулу-подсказке, инструментам (Microsoft.Playwright для доступа к сайтам, терминал Windows, средства управления файлами) и документам (описания незакрытых уязвимостей, собранные из открытых источников; на самостоятельный поиск был введен запрет).

Для тестирования исследователи создали новый набор из 15 уязвимостей разной степени опасности в opensource-софте. В итоге HPTSA показал результативность до 53%, превзойдя результаты одиночного GPT-4 с доступом к информации о дырах в 1,4 раза, без доступа — в 4,5 раза. Сканеры уязвимостей ZAP и MetaSploit все тесты провалили.

«Уже сейчас ИИ используется как черными, так и белыми хакерами, — комментирует Вадим Матвиенко, руководитель лаборатории исследований кибербезопасности аналитического центра «Газинформсервиса». — Поэтому важно быть готовыми быстро реагировать на новые угрозы. В этой задаче помогают системы выявления аномалий на основе машинного обучения».

К 2030 году у каждого россиянина появится цифровой медицинский профиль

К 2030 году у каждого россиянина должен появиться цифровой медицинский профиль. Об этом заявил глава Минздрава Михаил Мурашко на расширенном заседании коллегии ведомства, где обсуждали итоги работы за 2025 год и планы на 2026-й.

По словам министра, к этому же сроку в стране должны завершить создание единой цифровой платформы для управления здоровьем.

Идея в том, чтобы собрать в одной системе всё, что связано с пациентом: данные о состоянии здоровья, сведения о маршруте лечения, информацию о ресурсах медорганизаций и даже о компетенциях врачей.

Фактически Минздрав продолжает линию на постепенный отказ от бумажного формата. Цифровизация в медицине идёт не первый год, но теперь акцент явно смещается с отдельных сервисов на единую платформу, которая должна связать данные, учреждения и врачей в общий контур.

Параллельно министерство собирается ещё активнее расширять применение искусственного интеллекта. Причём ИИ хотят использовать не только в диагностике и лечении, но и в более рутинных задачах: для составления расписаний, голосового ввода протоколов и запуска чат-ботов для пациентов.

Если всё это действительно дойдёт до полноценной реализации, для пациентов это должно означать более связанную и удобную систему: меньше бумажной волокиты, быстрее доступ к данным и более цельную картину лечения.

Но, как обычно бывает с такими большими цифровыми проектами, главный вопрос будет не только в сроках, но и в том, насколько аккуратно получится собрать всё это в одну работающую систему.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru