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%.

BI.ZONE Mail Security научили подозревать запароленные архивы и спам-клонов

Компания BI.ZONE выпустила Mail Security 3.0 с новыми механизмами обнаружения почтовых угроз и функциями для администраторов. Система стала внимательнее относиться к защищённым паролем архивам, проверять подлинность отправителей и находить массовые рассылки, в которых мошенники слегка меняют текст ради обхода фильтров.

Если содержимое запароленного архива, включая вложенный, невозможно распаковать, система теперь может начислить письму дополнительные баллы риска.

Сам архив при этом не объявляется вредоносным автоматически, но перестаёт пользоваться дипломатической неприкосновенностью только потому, что его содержимое закрыто на замок.

Другой новый метод сравнивает тексты сообщений и выявляет серии почти одинаковых писем. Так BI.ZONE рассчитывает обнаруживать спам-кампании, где злоумышленники переставляют несколько слов и надеются, что фильтр ничего не заметит.

В правилах доставки теперь можно учитывать результаты SPF- и DKIM-проверок. Это помогает отличать легитимных отправителей от тех, кто лишь надел знакомое имя и пришёл за учётными данными. По статистике BI.ZONE, в первом полугодии 2026 года на фишинг пришлось 90% нелегитимного почтового трафика.

Защиту административных аккаунтов усилили механизмом против автоматического перебора паролей. После заданного количества неудачных попыток входа пользователю придётся пройти CAPTCHA.

Администраторам разрешили массово включать, отключать и удалять правила, скачивать быстрые правила группой и выполнять операции сразу над несколькими письмами. В обновлённом журнале сведения о сообщении выводятся в боковой панели, а новый раздел «События» предупреждает о важных изменениях и скором окончании лицензии.

Журнал действий пользователей можно передавать во внешние системы мониторинга и SIEM по Syslog.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru