Исследователи спрятали зловреда в модели нейросети, и это сработало

Исследователи спрятали зловреда в модели нейросети, и это сработало

Исследователи спрятали зловреда в модели нейросети, и это сработало

В Университете Китайской академии наук убедились, что использование технологии нейронных сетей для доставки вредоносного кода способно надежно скрыть его от антивирусов. Исследование показало, что в модели можно безбоязненно подменить до половины искусственных нейронов — потеря производительности составит менее 7%, и защитные сканеры вряд ли заметят присутствие зловреда.

Для экспериментов была выбрана (PDF) сверточная нейросеть AlexNet — классическая модель, зачастую используемая для проверки эффективности алгоритмов машинного зрения. Вооружившись несколькими образцами реальных вредоносов, исследователи по-разному прятали их в скрытых слоях сети, фиксируя процент замен и точность предсказаний при прогоне контрольных изображений.

В итоге оказалось, что в 178М-байтовую модель AlexNet можно внедрить до 36,9МБ стороннего кода с потерей производительности менее 1%. Проверка результатов с помощью 58 антивирусов из коллекции VirusTotal не дала ни одного положительного срабатывания.

Для проведения атаки злоумышленнику, со слов исследователей, нужно вначале построить нейросеть и потренировать ее на заранее подготовленном наборе данных. Можно также приобрести уже обученный образец, внедрить вредоносный код и убедиться, что его присутствие не влечет неприемлемую потерю производительности. Подготовленная модель публикуется в общедоступном хранилище и начинает раздаваться, например, как апдейт в рамках атаки на цепочку поставок.

Предложенный подход предполагает дизассемблирование вредоносного кода перед встраиванием в искусственные нейроны. Обратную сборку выполняет программа-загрузчик, запущенная на целевом устройстве. Исполнение зловреда при этом можно предотвратить, если настройки атакуемой системы предусматривают верификацию загружаемого ИИ-контента. Выявить непрошеного гостя сможет также статический или динамический анализ кода.

«Обнаружить такого зловреда с помощью антивирусов в настоящее время затруднительно, — комментирует известный ИБ-специалист Лукаш Олейник (Lukasz Olejnik). — Но причина лишь в том, что никому в голову не приходит искать его в подобном месте».

Эксперты предупреждают, что рост популярности технологии нейросетей открывает новые возможности для злоупотреблений. Ее можно использовать, например, для взлома CAPTCHA, троллинга, шантажа и мошенничества, а также засева бэкдоров (PDF). Исследование возможных сценариев абьюза ИИ — залог успешной борьбы с этой ИБ-угрозой.

Мошенники в MAX убедили студентку отправить 3,6 млн рублей

Мошенники продолжают активно осваивать MAX, на этот раз история закончилась совсем не смешно. В Тюменской области студентка одного из колледжей лишилась 3,6 млн рублей после общения с аферистом в мессенджере. Об этом сообщили в региональной прокуратуре.

По данным ведомства, всё началось с переписки, в которой неизвестный пообещал девушке прибыль от инвестиций.

Дальше схема пошла по уже знакомому сценарию: собеседник убедил её перевести деньги на указанные счета, после чего средства, разумеется, исчезли вместе с красивыми обещаниями.

По факту произошедшего уже возбуждено уголовное дело. Прокуратура Исетского района взяла расследование на контроль и будет следить за его ходом и результатами.

Вообще, MAX всё чаще появляется в новостях о мошеннических схемах. Ранее мы писали, что аферисты добрались даже до министра Камчатки Сергея Лебедева.

Правда, там сценарий быстро рассыпался: министр слишком хорошо знал такие уловки и почти сразу понял, с кем разговаривает. В случае со студенткой всё закончилось куда тяжелее — потерей огромной суммы.

Важно помнить как только в переписке всплывают «инвестиции», гарантированная прибыль, срочные переводы или просьбы отправить деньги на чужие счета, это почти всегда сигнал немедленно остановиться. Потому что в таких историях быстрый доход почему-то стабильно получает только мошенник.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru