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.

В Android закрыли опасную дыру в аудио: атака была возможна без действий

Google выпустила первые в этом году патчи для Android, и они получились на удивление лаконичными: заплатка закрывает всего одну уязвимость, зато какую. Речь идёт о критической дыре в аудиодекодере Dolby, которая теоретически позволяет атаковать устройство без какого-либо участия пользователя.

Уязвимость проходит под идентификатором CVE-2025-54957 и затрагивает Dolby Digital Plus (DD+) Unified Decoder — компонент, который используется на огромном количестве устройств.

Изначально проблему описывали как возможность записи за пределами границ со средней степенью риска, но со временем всё стало куда серьёзнее.

Ошибку обнаружили специалисты Google ещё в июне 2025 года и сообщили о ней Dolby. Патч со стороны Dolby вышел в сентябре (PDF), а в октябре уязвимость попала в заголовки — после того как Google опубликовала технические детали, а Microsoft закрыла дыру в Windows.

В «базовом» сценарии проблема приводит к сбою или перезагрузке устройства. Исследователи показали работу эксплойта на самых разных платформах — от Pixel 9 и Samsung Galaxy S24 до MacBook Air на M1 и даже iPhone 17 Pro. Но для Android всё оказалось куда опаснее.

Как выяснилось, на Android всё это превращается в zero-click RCE — удалённое выполнение кода без участия целевого пользователя. Причина в том, что голосовые сообщения и аудиовложения в Android декодируются локально. Достаточно специально подготовленного аудиофайла.

«На Android аудиовложения обрабатываются на устройстве, поэтому эксплуатация возможна без участия пользователя», — пояснил Адам Бойнтон, исследователь из Jamf.

Именно поэтому Google присвоила уязвимости критический уровень опасности именно в случае с Android.

Для смартфонов Pixel патч был выпущен ещё в декабрьском обновлении 2025 года. Теперь же обновление стало доступно для всей экосистемы Android.

Любопытно, что на этом всё: в январе не вышло ни одного дополнительного патча — ни для Pixel, ни для Android Automotive OS, ни для Wear OS. Весь апдейт посвящён ровно одной, но действительно неприятной дыре.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru