Исследователи спрятали зловреда в модели нейросети, и это сработало

Татьяна Никитина 23 Июля 2021 - 20:22

...

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.

Следующая главная новость »

Защита данных от утечек: что сегодня реально работает?
Регистрируйтесь на эфир!

Екатерина Быстрова 10 Марта 2026 - 16:36

macOS Уязвимости программ Домашние пользователи Корпорации Лаборатория Касперского

Обычная картинка может заразить macOS: в ExifTool нашли опасную уязвимость

Многие пользователи до сих пор смотрят на macOS как на систему, которую зловредам якобы не так-то просто взять. Но свежая история с ExifTool показывает, что расслабляться не стоит. Исследователи из Kaspersky GReAT обнаружили критическую уязвимость CVE-2026-3102 в популярном инструменте с открытым исходным кодом ExifTool.

Это приложение и библиотека, которые используются для чтения и редактирования метаданных файлов.

Проблема, которую описали в Kaspersky GReAT, особенно неприятна тем, что для атаки не нужен никакой подозрительный исполняемый файл: достаточно специально подготовленного изображения. Сценарий выглядит почти издевательски просто.

Злоумышленник прячет вредоносную команду в метаданных картинки, а именно в поле DateTimeOriginal, где обычно хранится дата и время съёмки. Снаружи файл может выглядеть совершенно безобидно: обычная фотография, которая нормально открывается и ничего не вызывает подозрений. Но при определённых условиях этого уже хватает, чтобы на macOS-устройстве выполнилась команда.

Есть, правда, два важных нюанса. Уязвимость срабатывает только на macOS и только в тех случаях, когда ExifTool запускается с флагом -n, который отключает привычное преобразование данных и выводит сырые значения в машиночитаемом виде. Именно в таком режиме инструмент вместо обычного чтения даты может выполнить встроенную в метаданные команду.

Через такую команду атакующий может связаться с удалённым сервером и подтянуть на устройство дополнительную нагрузку — например, инфостилер или троян. Пользователь в этот момент, скорее всего, вообще ничего не заметит: картинка ведь открывается как положено, а всё неприятное происходит на фоне.

Проблема особенно чувствительна не только для отдельных пользователей, но и для организаций. ExifTool очень популярен в цифровой криминалистике, журналистике, медиапроизводстве, аналитике и вообще везде, где надо массово разбирать изображения и их метаданные.

Кроме того, он часто работает не сам по себе, а как встроенный движок внутри других систем — например, в DAM-платформах, каталогизаторах и автоматизированных корпоративных сценариях обработки файлов. Из-за этого заражение может пройти почти незаметно: кто-то загрузил «обычную» картинку, система тихо обработала метаданные, а вредоносная команда уже выполнилась.

Хорошая новость в том, что патч уже есть. По данным GitHub Advisory, уязвимыми считаются версии до 13.49 включительно, а в версии 13.50 проблема закрыта.

Защита данных от утечек: что сегодня реально работает?
Регистрируйтесь на эфир!