Разработан вирус конструирующийся из установленных на компьютере программ

Разработан вирус конструирующийся из установленных на компьютере программ

Учёные по заказу армии США разработали образец вируса, который самособирается из фрагментов ПО, установленного на компьютере жертвы. Концептуальной разработке дали название Frankenstein, пишет журнал New Scientist. Перед учёными поставили задание создать код, который будет трудно обнаружить с помощью неизвестного антивируса. Задачу решили за счёт модульной конструкции вируса.

После установки на машину жертвы, вирус конструирует рабочее тело из так называемых «гаджетов» — маленьких фрагментов исходного кода, каждый из которых выполняет определённую узкую задачу. Гаджеты заимствуются из программ, уже установленных на компьютере пользователя, таких как Internet Explorer или Notepad. Типичная Windows-программа содержит около 100 000 гаджетов, своеобразных кирпичиков для сборки. Например, explorer.exe — 127859 гаджетов, gcc.exe — 97163 гаджетов, calc.exe — 60390, cmd.exe — 25008, notepad.exe — 6974.

Предыдущие исследования в данной области показали теоретическую возможность конструирования ПО таким способом, если доступно достаточное количество гаджетов. Теперь эта теория доказана на практике. Вишват Мохэн (Vishwath Mohan) и Кевин Хэмлен (Kevin Hamlen) из Техасского университета в Далласе создали из гаджетов программу, реализовав два простых алгоритма, которые могут использоваться в настоящем зловреде, передает xakep.ru.

Ключевая особенность «Франкенштейна» в том, что сборка рабочего тела по заданным инструкциям повторяется на каждом заражённом компьютере, но каждый раз задействуются новые гаджеты, так что бинарник вируса в каждом случае получается уникальным. За счёт этой особенности вредоносную программу практически невозможно обнаружить по базе вирусных сигнатур.

Подобный подход генерации кода гораздо эффективнее, чем мутация по заданному алгоритму, потому что антивирусные программы довольно быстро вычисляют алгоритм и приспосабливаются к нему. Чтобы вычислять вирусы вроде «Франкенштейна», им придётся анализировать не программный код, а реальное поведение программы, возможно, запуская её в песочнице. С другой стороны, вредоносная программа может определять наличие песочницы и менять своё поведение, как это делают некоторые нынешние вирусы.

Презентация научной работы Вишвата Мохэн и Кевина Хэмлена Frankenstein: Stitching Malware from Benign Binaries(pdf) состоялась на конференции USENIX Workshop on Offensive Technologies, которая прошла 6-7 августа 2012 года в городе Белвью (штат Вашингтон).

Почти 40% запросов к публичному ИИ оказались с корпоративными секретами

Почти 40% обращений сотрудников российских компаний к публичным ИИ-сервисам содержат конфиденциальную информацию. К такому выводу пришли аналитики ГК «Солар», изучившие 12 тыс. взаимодействий, зафиксированных во время пилотов DLP-системы Solar Dozor.

Исследование охватило 150 крупных организаций из финансового сектора, промышленности, ретейла, телекома, ИТ и госсектора в первом полугодии 2026 года.

Аналитики проверяли текстовые запросы, скопированные фрагменты, загружаемые файлы и попытки отправить данные во внешние ИИ-сервисы.

Среди обращений с конфиденциальной информацией 41% содержали исходный код и конфигурации, 30% — персональные, финансовые и другие чувствительные сведения, 18% — объекты интеллектуальной собственности. Оставшиеся 11% пришлись на пароли, токены и API-ключи. То есть некоторые сотрудники не просто просят нейросеть поправить запятую, а почти вручают ей ключи от корпоративной инфраструктуры.

Главными поставщиками секретов стали команды разработки — на них пришлось 43% таких событий. Специалисты отправляли ИИ код, журналы ошибок и технические описания для поиска сбоев, рефакторинга и подготовки тестов. Вместе с полезным контекстом наружу могли улететь сведения об архитектуре и внутренних системах.

Коммерческие подразделения сформировали ещё 26% обращений. В промпты попадали история переговоров, условия сделок, клиентские базы, договоры и материалы из CRM. Аналитики, маркетологи, кадровые и финансовые специалисты обеспечили 23% событий, остальные отделы — 8%.

Отдельное исследование УЦСБ и «Солара» показало, что 42,4% из 102 опрошенных компаний подозревали утечки через ИИ, а 8,1% уже сталкивались с реальными инцидентами. При этом треть организаций не применяет специальных мер защиты ИИ- и ML-систем.

В «Соларе» считают полный запрет публичных нейросетей нереалистичным. Вместо него компаниям предлагают утвердить разрешённые сервисы, разграничить доступ и контролировать содержание запросов. Иначе корпоративный ИИ-помощник быстро превращается в очень разговорчивого внештатного сотрудника.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru