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.

Вышло Android-приложение для поиска VPN по методичке Минцифры

Разработчик под ником xtclovver выпустил проект RKNHardering — тестовое Android-приложение, которое, как утверждается, умеет искать на устройстве признаки использования VPN и прокси по логике, близкой к недавно обсуждавшейся методичке для российских ИТ-компаний.

Согласно описанию проекта, приложение написано на Kotlin и предназначено для проверки того, насколько заметен используемый сервис обхода блокировок.

Достоверно подтвердить все заявленные возможности проекта по открытым источникам пока нельзя, но сам факт появления такого инструмента хорошо ложится в текущую повестку.

RKNHardering анализирует трафик, сверяет IP-адреса с базами прокси, VPN и адресов дата-центров, а затем пытается оценить, насколько подозрительно выглядит используемое соединение.

 

Автор также отдельно поблагодарил runetfreedom за proof-of-concept, на основе которого, по его словам, была реализовано детектирование одного из сценариев обхода split tunneling (раздельное туннелирование). Сам runetfreedom действительно ведёт публичный GitHub-аккаунт, где размещает связанные с этой темой материалы.

 

Фон у этой истории понятный. В начале апреля СМИ сообщили, что Минцифры направило крупнейшим интернет-компаниям рекомендации по выявлению пользователей с включёнными VPN и при этом отдельно признало, что на iPhone такие возможности «существенно ограничены» из-за особенностей iOS.

В тех же публикациях говорилось, что внедрение механизмов поиска VPN предлагается начинать именно с мобильных устройств на Android и iOS.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru