Атака OneFlip показывает уязвимость нейросетевых систем защиты

Атака OneFlip показывает уязвимость нейросетевых систем защиты

Атака OneFlip показывает уязвимость нейросетевых систем защиты

Исследователи из CYFIRMA выявили кампанию, которую назвали OneFlip. Её суть — в том, что злоумышленникам достаточно изменить всего один бит в файле, чтобы обмануть нейросетевые фильтры безопасности и незаметно открыть бэкдор на компьютере жертвы.

За атакой стоит группировка Transparent Tribe (APT36), которая традиционно работает против Индии.

В этот раз под удар попали госучреждения, использующие национальную ОС BOSS GNU/Linux, но параллельно группа не отказалась и от Windows-ловушек для смешанных инфраструктур.

Фишинговое письмо, впервые замеченное 1 августа, содержит архив с названием Meeting_Notice_Ltr_ID1543ops.pdf_.zip. Внутри лежит ярлык Meeting_Ltr_ID1543ops.pdf.desktop, который выглядит как PDF-документ. Для пользователей — и даже для некоторых МО-фильтров почтовых систем — это выглядит вполне безобидно.

На деле же ярлык запускает цепочку:

  • вместо PDF-ридера срабатывает Bash-однострочник;
  • через curl подгружается зашифрованный ELF-файл;
  • он сохраняется в /tmp, получает права на запуск и стартует;
  • чтобы не вызывать подозрений, открывается обычный PDF в Google Drive.

Бэкдор закрепляется в системе через systemd и cron, устанавливает скрытые таймеры и создаёт канал связи с сервером управления по TCP/4000. Исследователи уже зафиксировали кражу SSH-ключей, списков пользователей и других данных, что указывает на подготовку к более масштабному проникновению в сеть.

Главная особенность OneFlip — обход современных систем фильтрации, основанных на нейросетях. Малейшее изменение в строке запуска делает файл почти неотличимым от легитимного шаблона: модель продолжает считать его «чистым», а пользователь видит только иконку PDF.

 

Эксперты советуют администраторам:

  • ограничить исполнение файлов в /tmp (noexec-монты),
  • блокировать доступ к свежезарегистрированным доменам,
  • проверять .desktop-файлы на наличие цепочек команд,
  • расширять обучающие выборки МО-моделей за счёт Linux-артефактов.

По оценке CYFIRMA, APT36 продолжит развивать технику до тех пор, пока защитные модели не научатся распознавать такие минимальные изменения. А пока кампания даёт злоумышленникам устойчивый и скрытый доступ к ключевой инфраструктуре в Индии.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru