На The Standoff расскажут об уязвимостях машинного обучения

На The Standoff расскажут об уязвимостях машинного обучения

На The Standoff расскажут об уязвимостях машинного обучения

Все меньше времени остается до The Standoff — уникального глобального события в мире информационной безопасности. Мы вносим последние штрихи в инфраструктуру киберполигона, заканчиваем формирование red и blue teams и готовим программу конференции, которая станет важной частью мероприятия. Сегодня мы представляем первых докладчиков, чьи выступления уже включены в дискуссионную часть The Standoff. Итак, вот о чем они расскажут аудитории.

Уязвимости инфраструктуры машинного обучения

Бум искусственного интеллекта (ИИ) привел к появлению на рынке впечатляющих аппаратных и программных решений. В то же время массовое применение ИИ создает проблемы в разных областях, особенно в ИБ.

Сергей Гордейчик, признанный эксперт по информационной безопасности, расскажет о результатах практического исследования уязвимостей различных компонентов инфраструктуры ИИ, включая серверы NVIDIA DGX GPU, фреймворки машинного обучения PyTorch, Keras и TensorFlow, конвейеры потоковой обработки данных и специальные приложения, в частности медицинскую визуализацию и скрытые камеры с функцией распознавания лиц. Также будет представлен обновленный инструмент Grinder Framework для проведения масштабных исследований интернет-угроз.

Red teaming: уникальные способы перемещения внутри периметра

Лоуренс Эмер, исследователь уязвимостей компании DarkLab (PwC), за свою карьеру находил уязвимости среднего и высокого уровня опасности в продуктах Adobe, Carbon Black, CrowdStrike, eBay, Facebook, Microsoft, Sony, Yahoo. В ходе The Standoff Лоуренс расскажет о способах перемещения внутри периметра, о том, как злоумышленник достигает цели до того, как его обнаружат радары. Слушатели также узнают о фреймворках и инструментах «красных команд».

Как взломать приложение медицинской визуализации с помощью уязвимостей DICOM

Разработчик из компании BI.ZONE Мария Недяк познакомит слушателей с DICOM — это одна из ключевых технологий медицинской визуализации наряду с машинным обучением.

Мария проанализировала безопасность популярных серверов, протоколов и библиотек DICOM, используемых в системах медицинской визуализации. В ходе выступления она расскажет о наиболее интересных уязвимостях в экосистеме DICOM, продемонстрирует, как просто на самом деле можно обнаружить критически опасные уязвимости, и объяснит, как их быстро устранить.

SailfishOS: цифровые артефакты

Красимир Цветанов, эксперт по информационной безопасности, научный ассистент Университета Пёрдью, расскажет о SailfishOS — операционной системе для устройств на базе ядра Linux, которая используется в основном в мобильных телефонах. SailfishOS стремительно набирает популярность в России, Индии и Китае, где ее используют государственные органы и крупнейшие компании, например Huawei. Несмотря на это, защищенность операционной системы пока недостаточно исследована, и, судя по всему, с проблемами безопасности специалистам придется столкнуться в полевых условиях.

Докладчик продемонстрирует цифровые артефакты, которые могут быть использованы при расследовании инцидентов и которые находятся в файловой системе телефона под управлением SailfishOS версии 3.2. К важным артефактам в том числе относятся журналы вызовов, текстовые сообщения, службы определения местоположения, адресные книги.

Безопасность режима чтения в браузере Safari

Многим наверняка знакомо чувство раздражения, которое возникает при попытках прочитать увлекательную статью в интернете, сопровождающихся отключением рекламных баннеров и закрытием пикантных картинок. Чтобы покончить с этой досадной проблемой, производители добавили в браузер режим чтения.

Никхил Миттал, консультант по информационной безопасности из Payatu Software Labs в докладе «Как я испытывал на прочность режим чтения в браузере Safari» расскажет об основных недостатках этого режима, нарушающих политику безопасности.

Для участия в The StandOff достаточно подключиться к платформе, а также подать доклад в программу или зарегистрировать blue или red team.

Для macOS появился первый зловред, написанный с помощью ИИ

Специалисты Mosyle обнаружили необычную и довольно тревожную вредоносную кампанию под macOS. И дело тут не только в том, что речь снова идёт о криптомайнере. По данным исследователей, это первый зафиксированный в «дикой природе» macOS-зловред, в коде которого явно прослеживаются следы генеративного ИИ.

На момент обнаружения вредонос не детектировался ни одним крупным антивирусным движком, что само по себе уже неприятно.

И это особенно интересно на фоне предупреждений Moonlock Lab годичной давности — тогда исследователи писали, что на подпольных форумах активно обсуждают использование LLM для написания macOS-зловредов. Теперь это перестало быть теорией.

Кампанию назвали SimpleStealth. Распространяется она через фейковый сайт, маскирующийся под популярное ИИ-приложение Grok. Злоумышленники зарегистрировали домен-двойник и предлагают скачать «официальный» установщик для macOS.

После запуска пользователь действительно видит полноценное приложение, которое выглядит и ведёт себя как настоящий Grok. Это классический приём: фейковая оболочка отвлекает внимание, пока вредонос спокойно работает в фоне и остаётся незамеченным как можно дольше.

При первом запуске SimpleStealth аккуратно обходит защитные функции системы. Приложение просит ввести пароль администратора — якобы для завершения настройки. На самом деле это позволяет снять карантинные ограничения macOS и подготовить запуск основной нагрузки.

С точки зрения пользователя всё выглядит нормально: интерфейс показывает привычный ИИ-контент, ничего подозрительного не происходит.

А внутри — криптомайнер Monero (XMR), который позиционируется как «конфиденциальный и неотслеживаемый». Он работает максимально осторожно:

  • запускается только если macOS-устройство бездействует больше минуты;
  • мгновенно останавливается при движении мыши или вводе с клавиатуры;
  • маскируется под системные процессы вроде kernel_task и launchd.

В итоге пользователь может долго не замечать ни повышенной нагрузки, ни утечки ресурсов.

Самая интересная деталь — код зловреда. По данным Mosyle, он буквально кричит о своём ИИ-происхождении: чрезмерно подробные комментарии, повторяющаяся логика, смесь английского и португальского — всё это типичные признаки генерации с помощью LLM.

Именно этот момент делает историю особенно тревожной. ИИ резко снижает порог входа для киберпреступников. Если раньше создание подобного зловреда требовало серьёзной квалификации, теперь достаточно интернета и правильно сформулированных запросов.

Рекомендация здесь стара как мир, но по-прежнему актуальна: не устанавливайте приложения с сомнительных сайтов. Загружайте софт только из App Store или с официальных страниц разработчиков, которым вы действительно доверяете.

Индикаторы компрометации приводим ниже:

Семейство вредоносов: SimpleStealth

Имя распространяемого файла: Grok.dmg

Целевая система: macOS

Связанный домен: xaillc[.]com

Адрес кошелька:

4AcczC58XW7BvJoDq8NCG1esaMJMWjA1S2eAcg1moJvmPWhU1PQ6ZYWbPk3iMsZSqigqVNQ3cWR8MQ43xwfV2gwFA6GofS3

Хеши SHA-256:

  • 553ee94cf9a0acbe806580baaeaf9dea3be18365aa03775d1e263484a03f7b3e (Grok.dmg)
  • e379ee007fc77296c9ad75769fd01ca77b1a5026b82400dbe7bfc8469b42d9c5 (Grok wrapper)
  • 2adac881218faa21638b9d5ccc05e41c0c8f2635149c90a0e7c5650a4242260b (grok_main.py)
  • 688ad7cc98cf6e4896b3e8f21794e33ee3e2077c4185bb86fcd48b63ec39771e (idle_monitor.py)
  • 7813a8865cf09d34408d2d8c58452dbf4f550476c6051d3e85d516e507510aa0 (working_stealth_miner.py)

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru