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%.

Claude AI помог запустить Bartlett Lake на обычной Z790-плате

У Intel Bartlett Lake появился ещё один неожиданный шанс на жизнь вне встраиваемых систем. Энтузиаст с ником kryptonfly сумел загрузить Windows на процессоре Bartlett Lake с 12 P-ядрами на материнской плате Asus Z790-AYW OC Wi-Fi, несмотря на то что официальной поддержки таких чипов у массовых плат на чипсетах 600-й и 700-й серий нет.

Об этом сообщили Tom’s Hardware и другие профильные издания со ссылкой на обсуждение на Overclock.net. Самое интересное в этой истории даже не сам запуск, а то, как он был достигнут.

Модер правил BIOS, много экспериментировал и использовал Claude AI как помощника в процессе модификации прошивки. Сначала ему удалось добиться только POST, а затем пришлось отдельно бороться с проблемой инициализации памяти, которая не давала системе пройти дальше стартового этапа и загрузить Windows.

Чтобы обойти это ограничение, kryptonfly фактически заставил плату думать, что отдельные компоненты Bartlett Lake относятся к поддерживаемым Raptor Lake 13-го и 14-го поколений. Именно это и помогло протолкнуть систему дальше стартового экрана и довести дело до полноценной загрузки Windows.

До идеала, впрочем, ещё далеко. У сборки остаются проблемы: например, процессор по-прежнему не даёт нормально заходить в BIOS, поэтому для изменения настроек приходится менять CPU. Но даже в таком виде результат считают серьёзным шагом вперёд: раньше речь шла только о POST, а теперь — уже о рабочей загрузке системы. Сам модер уже смотрит в сторону адаптации решения для других LGA 1700-плат, включая версии Asus Apex и Encore.

Интерес к Bartlett Lake понятен. Это довольно странная и потому любопытная линейка Intel: топовые чипы вроде Core 9 273QPE / 273PQE предлагают до 12 производительных ядер без E-ядер, с частотами до 5,9 ГГц. Формально эти процессоры рассчитаны не на обычные домашние десктопы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru