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 31% российских компаний отсутствует стратегия внедрения средств ИБ

По данным MWS Cloud (входит в МТС Web Services), стратегию внедрения средств кибербезопасности имеют лишь 42% российских компаний. У 27% бизнес-структур она находится в стадии разработки, а у 31% таковой нет.

Проведенное исследование также показало, что российский бизнес осознает необходимость вкладываться в ИБ, однако небольшие предприятия ожидаемо отстают по наличию стратегии на этом направлении (из-за ограниченных ресурсов). У крупных компаний показатель составил 58-68%, у мини и микро — лишь 31%.

Решения в отношении СЗИ обычно принимает руководство: в 66% случаев — директор по инфраструктуре, в 18% — гендиректор, в 8% — директор по кибербезу. На внедрение таких решений в российских компаниях чаще всего уходит от одного до шести месяцев, в 14% случаев — более 1 года.

Две трети крупных бизнес-структур предпочитают пользоваться облачными ИБ-услугами, в СМБ показатели скромнее (от 24 до 29%).

«Отраслевой срез показывает, что лидерами по доле средств кибербезопасности в облаке являются ИТ, сегмент развлечений и медиа, а также наука и образование (средняя доля около 36%), — отметил директор по продуктам MWS Cloud Михаил Тутаев. — Для транспорта и ретейла также характерны высокие значения (24–27%)».

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru