Написанный с помощью ИИ вредонос AsyncRAT используется в целевых атаках

Написанный с помощью ИИ вредонос AsyncRAT используется в целевых атаках

Написанный с помощью ИИ вредонос AsyncRAT используется в целевых атаках

Исследователи зафиксировали новую имейл-кампанию, в ходе которой злоумышленники распространяют вредоносную программу, написанную, судя по всему, с помощью ИИ-сервисов. Этот зловред — AsyncRAT.

Ранее киберпреступники использовали генеративные возможности ИИ для составления убедительных писем, а ряд экспертов предупреждал, что эти же сервисы могут помочь и в создании вредоносов.

Именно это и произошло: согласно отчёту HP Wolf Security, злоумышленники с низким уровнем технических навыков всё чаще прибегают к услугам ИИ-сервисов для создания вредоносных программ.

Например, в июне HP зафиксировала фишинговую кампанию, нацеленную на пользователей из Франции. В этих атаках использовался метод HTML smuggling для доставки вредоносного кода.

В результате жертва получает запароленный ZIP-архив, содержащий код VBScript и JavaScript.

 

Экспертам удалось извлечь контент архива с помощью брутфорса и проанализировать код. Последнее было не так сложно сделать, поскольку авторы старательно напичкали его комментариями.

Именно наличие такого количества комментариев и выдало руку ИИ:

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru