«Лаборатория Касперского» получила новый патент в России

«Лаборатория Касперского» получила новый патент в России

«Лаборатория Касперского» объявляет о получении патента № 105770, описывающего технологию хранения и представления данных при эмуляции файловой системы или системного реестра.  Разработка, автором которой стал сотрудник «Лаборатории Касперского» Андрей Крюков, обеспечивает значительно более эффективную эмуляцию файловой системы за счет новой архитектуры. Новая технология позволит улучшить быстродействие системы эмуляции запуска приложений, которая широко используется в продуктах «Лаборатории Касперского» для выявления потенциально опасного программного кода. 



Общий вариант реализации файловой структуры или системного реестра в режиме эмуляции предусматривает создание иерархической базы данных. Такая база состоит из большого числа объектов, информация о которых хранится в соответствующих полях различного типа (строка, логическое выражение, число, ссылка и т.д.). Каждый объект в базе характеризуется собственным типом (количество которых не ограничено) и индексными полями, с помощью которых осуществляется поиск. Такая структура позволяет обеспечить высокую масштабируемость и универсальность при сохранении быстродействия.

Запатентованная «Лабораторией Касперского» технология также предусматривает создание иерархической структуры при эмуляции, однако обеспечивает работу с разнородными объектами и использует перекрестные ссылки. Это позволяет получать доступ к различным полям разных объектов и значительно повышает быстродействие. Производительность решения такова, что поиск в базе, состоящей из полумиллиона объектов, занимает доли секунды.

В патентной заявке также описываются алгоритм работы эмулятора приложений с оперативной памятью и способ «прозрачного» чтения и записи на жесткий диск. Реальные операции чтения и записи в таком случае не выполняются, однако для исследуемой программы создаются реалистичные условия работы. Данные методы позволяют детально проанализировать действия подозрительной программы при работе с оперативной памятью и информацией на жестком диске, без ущерба для операционной системы и данных пользователя.

Технологии «Лаборатории Касперского» в настоящее время защищены 40 патентами в России и 29 патентами в США. Кроме того, патентные ведомства США, России, Китая и Европы рассматривают более ста патентных заявок компании, описывающих инновационные технологии в области информационной безопасности.

Файлы README научились обманывать ИИ-агентов и утягивать данные

Исследователи обратили внимание на риски, связанные с ИИ-агентами: оказалось, что даже обычный README-файл в репозитории может стать точкой атаки. Если спрятать в нём вредоносную инструкцию, агент, который помогает разработчику развернуть проект, установить зависимости и запустить команды, может послушно выполнить лишнее действие — например, отправить данные на внешний сервер.

Речь в исследовании (PDF) идёт о так называемой семантической инъекции. Суть в том, что в документацию добавляют шаг, который выглядит как нормальная часть установки: синхронизация файлов, загрузка конфигурации, отправка логов или ещё что-то в таком духе.

Для человека это может выглядеть вполне буднично, а вот ИИ-агент нередко воспринимает такой текст как прямую инструкцию. В результате вместе с «настройкой проекта» он может утянуть наружу локальные файлы, конфиги или другие данные.

Для проверки этой идеи исследователи собрали набор ReadSecBench — 500 файлов README из опенсорс-репозиториев на Java, Python, C, C++ и JavaScript, в которые добавили вредоносные вставки.

После этого они смотрели, как разные ИИ-агенты будут следовать такой документации при настройке проекта. В ряде сценариев скрытые инструкции срабатывали в 85% случаев.

 

Особенно показательно, что многое зависело от формулировки. Если вредоносная команда была написана в лоб, как обычное указание, атака проходила примерно в 84% тестов. А если спрятанная инструкция находилась не прямо в основном README, а, например, через пару переходов по ссылкам внутри документации, успешность вообще доходила примерно до 91%.

Ещё один неприятный момент: люди тоже далеко не всегда замечают подвох. В рамках эксперимента 15 участников вручную просматривали файлы README и пытались отметить что-то подозрительное. Никто из них не смог точно выявить вредоносные инструкции. Более чем в половине случаев рецензенты вообще не оставили замечаний о странном содержимом, а ещё 40% комментариев сводились к стилистике и формулировкам, а не к реальной угрозе.

Автоматические системы защиты тоже показали неидеальный результат. Сканеры часто ругались на обычные README-файлы, потому что документация и так полна команд, путей и кусков кода. Модели-классификаторы давали меньше ложных срабатываний, но всё равно пропускали часть вредоносных инструкций, особенно если те были вынесены в связанные файлы, а не лежали прямо в основном README.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru