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.

Российские Android-приложения массово научились искать VPN на смартфонах

Эксперты RKS Global повторно проверили 30 популярных российских Android-приложений и выяснили, что теперь все они умеют детектировать VPN. Более того, часть приложений, судя по сетевым логам, отправляет такую информацию на свои серверы для дальнейшего анализа.

Семь приложений — Wildberries, «2ГИС», МТС, Ozon, «Мегамаркет», RuStore и «Одноклассники». Все они теперь могут получать полный список установленных VPN-клиентов на устройстве. Раньше такой подход встречался лишь в отдельных случаях.

Исследование называется «Выявление слежки в 30 популярных российских приложениях» (PDF). Специалисты изучали APK-файлы из RuStore и Google Play с помощью статического анализа: декомпилировали приложения и проверяли их по 68 контрольным точкам в 12 категориях. При этом авторы подчёркивают ограничение методики: динамического тестирования на реальных устройствах не проводилось.

 

Активизация таких проверок связана с рекомендациями регуляторов. Ранее Минцифры попросило операторов связи и ИТ-компании принимать меры против использования средств обхода блокировок. С 15 апреля многие российские платформы начали ограничивать доступ пользователям с включённым VPN, а реальный список таких сервисов оказался шире первоначальных ожиданий.

 

В Минцифры также заявляли, что российские сервисы доступны пользователям за рубежом. Если же сайт или приложение ошибочно требует отключить VPN, даже когда он не используется, пользователям советуют обращаться в поддержку конкретного сервиса.

Параллельно в открытом доступе появились тестовые проекты для Android, которые демонстрируют способы выявления VPN и прокси на устройстве. Среди них RKNHardering.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru