ИИ может склонировать JS-зловреда 10 тыс. раз и добиться FUD в 88% случаев

ИИ может склонировать JS-зловреда 10 тыс. раз и добиться FUD в 88% случаев

ИИ может склонировать JS-зловреда 10 тыс. раз и добиться FUD в 88% случаев

Проведенное в Palo Alto Networks исследование показало, что ИИ-модель можно заставить многократно обфусцировать вредоносный код JavaScript и в итоге получить семпл, не детектируемый антивирусами (FUD, fully undetectable).

Речь идет об онлайн-помощниках, авторы которых вводят ограничения во избежание злоупотреблений ИИ-технологиями — в отличие от создателей «злых» аналогов (WormGPT, FraudGPT и т. п.), заточенных под нужды киберкриминала.

Разработанный в Palo Alto алгоритм использует большую языковую модель (БЯМ, LLM) для пошаговой трансформации кода с сохранением его функциональности. При его тестировании на реальных образцах JavaScript-зловредов кастомный классификатор на основе модели глубокого обучения выдал вердикт «безвредный» в 88% случаев.

Опытным путем было установлено, что уровень детектирования снижается по мере увеличения количества итераций (в ходе экспериментов LLM создавала по 10 тыс. вариантов вредоноса). Примечательно, что привносимые изменения выглядели более естественно в сравнении с результатами готовых инструментов вроде obfuscator.io.

Для проведения исследования был также создан набор подсказок для выполнения различных преобразований, таких как переименование переменной, разделение строк, добавление мусора, удаление ненужных пробелов, альтернативная реализация функции.

Финальные варианты обфусцированных JavaScript были ради интереса загружены на VirusTotal. Их не смог распознать ни один антивирус; повторение проверок через четыре дня дало тот же эффект.

 

Результаты исследования помогли экспертам усовершенствовать свой инструмент детектирования JavaScript. Полученные с помощью LLM образцы были добавлены в тренировочный набор данных для модели машинного обучения; их использование позволило повысить результативность классификатора на 10%.

Android-приложения с ИИ массово «светят» ключи и данные пользователей

Исследователи выяснили: разработчики Android-приложений с ИИ по-прежнему массово хранят «секреты» прямо в коде, и этим активно пользуются злоумышленники. В рамках крупного анализа специалисты изучили 1,8 млн приложений из Google Play и обнаружили, что большинство ИИ-приложений в среднем «светят» конфиденциальными данными.

Картина получилась тревожной. 72% Android-приложений с ИИ содержат хотя бы один жёстко прописанный секрет — от идентификаторов облачных проектов до API-ключей.

Причём более 68% таких секретов связаны с Google Cloud: это ID проектов, адреса сервисов и ключи доступа. Всё это расширяет поверхность атаки и упрощает жизнь тем, кто ищет, к чему бы «подцепиться».

Проблема не теоретическая. По данным Cybernews, сотни ИИ-приложений уже были скомпрометированы автоматизированными атаками. Исследователи нашли 285 баз Firebase без какой-либо аутентификации, которые были открыты всем желающим.

В сумме через них утекло около 1,1 ГБ пользовательских данных. В ряде случаев в базах уже явно «похозяйничали» — например, там встречались тестовые таблицы с названиями вроде «poc» (от «proof of concept») и фейковые администраторские аккаунты.

Ещё масштабнее ситуация с облачными хранилищами. Из-за неправильных настроек Google Cloud Storage оказались открыты более 200 млн файлов общим объёмом почти 730 ТБ. В среднем на одно уязвимое хранилище приходилось 1,5 млн файлов и несколько терабайт данных.

 

При этом утекали не только «безобидные» идентификаторы. Среди найденных ключей были доступы к сервисам аналитики, коммуникационным платформам и даже платёжной инфраструктуре. В отдельных случаях речь шла о боевых ключах Stripe, которые теоретически позволяют управлять платежами — списывать деньги, оформлять возвраты или перенаправлять средства.

Интересно, что с API крупных LLM-провайдеров ситуация выглядит спокойнее. Ключи OpenAI, Gemini или Claude встречались редко и в основном относились к низкому уровню риска. Даже если такой ключ утечёт, он, как правило, не даёт доступа к истории запросов или диалогам пользователей.

Отдельный вывод исследования — проблема не только в утечках, но и в плохой «гигиене» разработки. Тысячи приложений содержат ссылки на облачные ресурсы, которые уже давно удалены или не используются.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru