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.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Solar CyberMir 7.4: единая оценка навыков и новая архитектура платформы

Группа компаний «Солар» представила новую версию своей платформы для киберучений — Solar CyberMir 7.4. Главное изменение — возможность формировать долгосрочные треки развития участников и видеть реальный рост их квалификации от одного соревнования к другому. Параллельно обновлена архитектура платформы: теперь организации получают больше самостоятельности в управлении инфраструктурой киберполигона.

Причина фокуса на развитии специалистов вполне объяснима. По данным исследования «Солара» и KASATKIN CONSULTING, около 30% позиций в ИБ-подразделениях крупных компаний остаются незакрытыми.

Киберучения тоже показывают: большинство участников на старте владеют навыками лишь на 20–30% от нужного уровня, а после серии практических активностей выходят на 60% и выше. «Солар» рассчитывает, что расширение доступных форматов — в том числе онлайн — поможет снизить кадровый разрыв.

Одно из ключевых нововведений — единая система оценки навыков. Теперь все активности на платформе — CTF, квесты, командные учения — оцениваются по общей матрице компетенций Solar Method. Это позволяет собрать цельный профиль специалиста вместо набора разрозненных результатов.

Руководители смогут отслеживать динамику роста навыков, сравнивать «розу ветров» компетенций сотрудников и понимать, какие области требуют развития. В «Соларе» отмечают, что подход меняет саму модель киберполигона: теперь это не только тренажёр, но и инструмент управления кадровым потенциалом команд SOC.

Платформа поддерживает более 30 форматов практики — от форензики и восстановления инфраструктуры до командных учений и различных форматов CTF. В основе — игровой движок Solar Quest, который добавляет в сценарии логику приключенческих игр. Это помогает точнее оценить, где специалист действует уверенно, а где теряет важные возможности реагирования.

Серьёзные изменения коснулись и инфраструктурной части. В CyberMir 7.4 реализована возможность запускать плейбуки прямо на существующих слотах инфраструктур. Клиенты могут самостоятельно менять тренировочную среду — добавлять компоненты, корректировать конфигурации — без обращения к вендору. Это ускоряет подготовку учений и облегчает адаптацию под отраслевую специфику или актуальные техники атак.

Технологическое ядро платформы также усилили: новая агентская архитектура управления виртуальной средой ускоряет подготовку к соревнованиям и повышает стабильность работы. Это критично для крупных компаний и вузов, где платформа используется в составе ПАК или on-premise.

Масштабируемость CyberMir 7.4 позволяет проводить как большие CTF-турниры до тысячи участников, так и командные противостояния Red vs Blue для сотен специалистов. В итоге новая версия делает платформу более гибким инструментом — и для подготовки начинающих специалистов, и для углублённой тренировки опытных команд SOC, что особенно важно в условиях растущего кадрового дефицита и увеличивающегося числа киберугроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru