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 дарквебе формируется экономика вокруг продажи устаревших данных из утечек

В теневом интернете сформировалась и продолжает развиваться отдельная экономика, связанная с продажей данных из утечек прошлых лет. Такие массивы по-прежнему приносят прибыль, а анализ подобных угроз для компаний, допустивших компрометацию данных ранее, становится значительно сложнее. К таким выводам пришли исследователи Positive Technologies.

Как выяснилось, злоумышленники успешно продают базы данных, украденные месяцы и даже годы назад.

Монетизации таких массивов, как отмечают исследователи, способствуют громкие заголовки и то, что покупатели далеко не всегда проверяют, действительно ли предлагаемые данные уникальны и недоступны в открытом доступе.

Известны случаи, когда продавцам удавалось сбывать даже те данные, которые уже были опубликованы. Не исключено, что в таких ситуациях покупатели рассчитывают получить более полную версию массива по сравнению с той, что ранее появилась в открытом доступе.

«На рынке всегда найдутся те, кто готов продавать публичные данные под видом эксклюзивных, и те, кто готов их покупать, не проверяя источники», — говорится в обзоре.

В качестве примера в исследовании приведён запрос на базу данных МФО «Займер», датированный 2026 годом. При этом сама компрометация компании произошла ещё в 2024 году. Тогда сообщалось, что в распоряжении злоумышленников могли оказаться данные 16 млн человек.

При этом, как подчёркивают в Positive Technologies, многие сведения из старых утечек по-прежнему сохраняют актуальность. Это касается в том числе паролей и другой чувствительной информации.

На этом рынке возникают и конфликты между самими участниками. Так, в отчёте приводится пример, когда один из пользователей форума опубликовал более сотни сообщений о якобы «новых» утечках. После того как другой продавец указал на несостыковки, первый в ответ выложил в открытый доступ его личную информацию и также обвинил его в продаже уже публичных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru