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.

Новый Android-зловред оказался опаснее: MiningDropper шпионит за жертвами

Исследователи бьют тревогу: на ландшафте киберугроз появился новый Android-зловред, который быстро эволюционирует и уже выходит далеко за рамки своей майнинговой функциональности. Речь идёт о MiningDropper — инструменте, который изначально маскировался под дроппер для скрытой добычи криптовалюты, но теперь превратился в полноценную платформу доставки самых разных угроз.

О находке рассказали специалисты Cyble Research and Intelligence Labs (CRIL). По их данным, MiningDropper — это не просто вредоносное приложение, а гибкий фреймворк с продуманной архитектурой, заточенной под обход анализа и детектирования.

Главная фишка — многоступенчатая схема загрузки пейлоада. В ход идут сразу несколько техник: XOR-обфускация на уровне нативного кода, AES-шифрование, динамическая подгрузка DEX-файлов и механизмы против эмуляции. Проще говоря, зловред умеет отлично прятаться и не раскрывает свои реальные возможности на ранних этапах заражения.

 

Более того, критически важные компоненты вообще не сохраняются на устройстве в читаемом виде — всё разворачивается прямо в памяти. Это серьёзно осложняет жизнь как аналитикам, так и автоматическим песочницам.

Распространяется MiningDropper тоже довольно изящно. В одной из кампаний злоумышленники использовали троянизированную версию Android-приложения Lumolight с открытым исходным кодом. С виду безобидная утилита, а внутри полноценный загрузчик зловреда. Пользователь сам даёт приложению нужные разрешения и тем самым открывает дверь атаке.

После установки начинается самое интересное. Зловред не действует по шаблону: он анализирует среду и на основе конфигурации решает, какую именно нагрузку доставить. Это может быть как банальный скрытый майнинг, так и куда более серьёзные сценарии.

Эксперты подчёркивают:

«MiningDropper уже нельзя воспринимать как очередной майнер. Это универсальная платформа доставки вредоносных компонентов. Такой модульный подход позволяет атакующим быстро адаптироваться: менять финальную цель атаки, не переписывая всю инфраструктуру».

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru