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

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru