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.

ИИ-турагент приглашал посетить горячие источники Австралии, которых нет

По прибытии на остров Тасмания любители экзотики, внявшие совету ИИ-блогера на сайте австралийского туроператора, обнаруживали, что разрекламированных термальных источников в сельской тиши не существует.

Не менее удивлена была хозяйка единственного и обычно безлюдного отеля в Вельдборо (поселок городского типа на севере Тасмании), когда ей стали звонить по пять раз в сутки и повалили гости, жаждущие искупаться с комфортом в несезон.

На расспросы о горячих источниках она лишь разводила руками, обещая поставить пиво тому, кто их найдет. В качестве альтернативы предлагала посетить местную сауну, а потом нырнуть в замерзающую реку, но разочарованные туристы шутку не оценили.

Запись с описанием тура и приманкой, порожденной угодливым, но склонным к галлюцинациям ИИ, уже удалена из каталога Tasmania Tours, но успела нанести вред репутации скромного турагентства, которое пыталось удержаться на плаву за счет использования высоких технологий.

Как оказалось, его владелец отдал маркетинг на аутсорс, взяв за правило проверять публикуемые материалы, однако на момент выхода блог-записи о мифической достопримечательности Тасмании он был в отъезде.

Согласно результатам исследования, проведенного в австралийском университете Южного Креста (Southern Cross), турагентства уже достаточно широко используют ИИ-технологии, притом не только для создания блог-записей, рекламных материалов, путеводителей, но также для составления смет.

Примечательно, что у туристов ИИ-рекомендации стали вызывать больше доверия, чем отзывы на специализированных сайтах. В настоящее время на суждения и продукты ИИ полагаются почти 37% любителей путешествий.

Исследование также показало, что 90% создаваемых ИИ путеводителей содержат ошибки, которые способны подвергнуть опасности людей, стремящихся отдохнуть от благ цивилизации.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru