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%.

METASCAN признала утечку данных и раскрыла детали двухминутной атаки

Компания METASCAN, развивающая сервис для поиска и анализа уязвимостей, подтвердила утечку внутренних материалов и опубликовала результаты расследования. По её данным, злоумышленник находился в корпоративном телеграм-чате около двух минут и успел выгрузить ограниченный набор документов. Неприятно, но до заявленного тотального взлома инфраструктуры картина всё-таки не дотягивает.

Инцидент произошёл в ночь на 5 сентября. Атакующий воспользовался скомпрометированным токеном телеграм-бота с административными правами и добавил в чат аккаунт, замаскированный под сотрудника HR.

В 02:02 начался экспорт переписки, а уже в 02:04 фейковый пользователь был удалён. После исключения аккаунта выгрузка прервалась.

По итогам разбора компания сообщила, что злоумышленнику достался небольшой объём данных, включая два отчёта о пилотных проектах за июль 2026 года. Ранее хакеры опубликовали внутренние документы и скриншоты с упоминаниями «Транснефти», Selectel, «Ленты», Сбербанка, «Ростелекома» и других крупных организаций.

Злоумышленники также заявили, что часть найденных у клиентов уязвимостей якобы могла скрываться ради последующей продажи услуг. METASCAN эти обвинения не подтвердил и связал публикацию с бывшим сотрудником, который после увольнения начал сотрудничать с конкурентом. Независимых доказательств этой версии пока нет.

Причиной утечки в компании назвали собственную ошибку: при увольнении сотрудника основные токены отозвали, но забыли о тестовых виртуальных машинах, где сохранился доступ к токену бота. Сам бот не видел переписку клиентских чатов, однако во внутреннем чате обладал правами администратора.

METASCAN полностью признала ответственность за инцидент, пообещала усилить технические меры и заявила о намерении добиваться юридической оценки действий причастных. Заодно компания запускает программу по поиску уязвимостей: до появления на специализированной площадке отчёты принимают по адресу bb@metascan.ru.

Да, специалист по уязвимостям сам наступил на грабли. Но компания показала хронологию, назвала ошибку и начала её исправлять. В кибербезопасности именно так и выглядит взрослая реакция на факап.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru