Инструмент Ghidra от АНБ скачали с GitHub более 500 тыс. раз

Инструмент Ghidra от АНБ скачали с GitHub более 500 тыс. раз

Инструмент Ghidra от АНБ скачали с GitHub более 500 тыс. раз

В марте Агентство национальной безопасности (АНБ) США выпустило инструмент под названием Ghidra. Однако никто (включая АНБ) и не предполагал, что этот релиз станет настолько популярен и принесёт такую пользу.

Некоторые аспекты исследования вредоносных программ долгое время требовали немалых вложений от исследователя. Особенно это касалось дорогостоящего программного обеспечения для изучения вредоносов.

Релиз инструмента АНБ Ghidra изменил эту ситуацию, позволив студентам и людям, для кого анализ киберугроз является хобби, принять участие в исследовании ландшафта вредоносных программ.

За эти шесть месяцев Ghidra скачали с GitHub более 500 тыс. раз.

«Мы даже поспорили внутри команды, сколько загрузок будет у нашего инструмента. В результате оказалось, что наши предположения были далеки от истины», — комментирует успех инструмента Брайан Найтон, исследователь АНБ.

Специалистов АНБ также приятно удивило активное участие разработчиков в модификации инструмента и внедрении новых возможностей в Ghidra.

Напомним, что в марте исследователи в области безопасности предупреждали, что недавно опубликованный АНБ инструмент для обратного инжиниринга, получивший название Ghidra, содержит уязвимость, которая позволяет удаленно выполнить код.

Киберпреступники испугались, что ИИ оставит их без работы

Искусственный интеллект добрался даже до теневого рынка. Исследователи Sophos проанализировали обсуждения на киберпреступных форумах, в даркнете и закрытых мессенджерах и обнаружили неожиданную тенденцию: злоумышленники всё чаще переживают, что нейросети могут лишить их заработка.

Причина проста: на подпольных площадках активно появляются ИИ-инструменты, которые автоматизируют то, что раньше требовало опыта и навыков.

Уже продаются сервисы для создания фишинговых кампаний, написания вредоносного кода, проведения атак с использованием социальной инженерии и работы внутри взломанных сетей.

Некоторые злоумышленники уже используют генеративный ИИ, чтобы преодолевать языковые барьеры, быстрее общаться с потенциальными жертвами и масштабировать мошеннические схемы.

Отдельно исследователи отмечают рост популярности дипфейков — их применяют, например, в романтическом мошенничестве, выдавая сгенерированные лица и голоса за реальных людей.

 

Но далеко не все представители криминального сообщества радуются новым технологиям. На форумах всё чаще появляются опасения, что ИИ начнёт вытеснять тех, кто годами вручную писал вредоносный код. Некоторые участники прямо жалуются, что автоматизация обрушит цены на услуги разработчиков зловредов, а качество продукта ухудшится, если код начнут массово генерировать боты.

 

При этом отношение к новым моделям остаётся неоднозначным. Одни считают, что вокруг возможностей современных ИИ слишком много шума, а их эффективность переоценена. Другие уверены, что влияние нейросетей на подпольный рынок будет только расти, а конкуренция станет жёстче.

 

В Sophos напоминают, что независимо от того, пишет вредоносный код человек или нейросеть, организациям стоит делать ставку на базовые меры защиты: своевременно обновлять программное обеспечение, использовать многофакторную аутентификацию, надёжные пароли и внимательно отслеживать подозрительную активность в инфраструктуре. ИИ может ускорить работу злоумышленников, но старые правила кибергигиены от этого не перестают работать.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru