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%.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Из-за вайб-кодинга доля уязвимостей в ИИ-сервисах достигла 5%

Эксперты центра расследования киберугроз Solar 4RAYS (группа компаний «Солар») сообщили о новом тренде: в третьем квартале 2025 года 5% всех обнаруженных уязвимостей пришлись на ИИ-сервисы. Раньше таких случаев просто не было.

По мнению специалистов, всплеск связан с популярностью так называемого «вайб-кодинга» — когда разработчики используют нейросети для генерации кода без последующей проверки и тестирования.

Почти 300 уязвимостей за квартал

В обзор Solar 4RAYS вошла статистика по более чем 200 продуктам — веб-приложениям, сайтам и сетевому оборудованию. Всего за квартал эксперты выявили 296 уязвимостей, что на 38% больше, чем во втором квартале.

81% из них имеют сетевой вектор, то есть эксплуатируются через протоколы вроде HTTP, SSH, SMB и др. Причём 67% уязвимостей признаны критическими — это на 7% больше, чем ранее.

Бреши в ИИ-сервисах обнаружены в таких платформах, как Aibox, Liner, Telegai, Deepy и Chaindesk. В одном из кейсов — на платформе Ai2 Playground — баг позволял получить доступ к перепискам пользователей с чат-ботом.

В Solar 4RAYS уточняют, что большинство таких багов несложные и связаны с тем, что многие ИИ-проекты всё ещё находятся на стадии стартапов и не уделяют должного внимания безопасности.

Помимо ИИ-сервисов, 9% всех уязвимостей пришлись на WordPress, ещё 5% — на сетевое оборудование и столько же — на библиотеки для Node.js.

«Многие уязвимости связаны с классическими проблемами вроде XSS и IDOR. Они часто возникают, когда код создаётся искусственным интеллектом без ручной проверки. В индустрии это называют вайб-кодингом — программированием “на вдохновении”, без тестов и валидации данных», — объясняет Сергей Беляев, аналитик Solar 4RAYS.

Он добавляет, что ажиотаж вокруг ИИ в программировании стал одной из причин роста таких показателей. Чтобы избежать проблем, разработчикам стоит уделять особое внимание обработке пользовательских данных и проверке кода — как на клиентской, так и на серверной стороне.

По данным Solar 4RAYS, большинство найденных уязвимостей уже устранено, а информация о них будет использована для обновления правил обнаружения в продуктах и сервисах «Солара».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru