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.

Сотрудники против: 52% компаний буксуют с переходом на тонкие клиенты

Переход на тонкие клиенты в российских компаниях чаще всего тормозит вовсе не техника, а люди. По данным опроса среди зрителей и участников эфира AM Live «Тонкий клиент: инструмент создания цифровых корпоративных рабочих мест», 52% компаний не могут полноценно перейти на такую модель из-за сопротивления сотрудников, привыкших к обычным компьютерам.

На этом фоне особенно показательно выглядит другая цифра: только 25% компаний уже используют удалённые рабочие места через десктопы или тонкие клиенты.

Иначе говоря, три четверти по-прежнему опираются либо на офисные компьютеры, либо на добросовестность сотрудников, которые работают с собственных устройств. А это, как отмечали участники дискуссии, оставляет бизнес в довольно уязвимом положении: данные и учётные записи оказываются размазаны по множеству конечных точек, и каждая из них потенциально может стать входом в корпоративную сеть.

Идея тонких клиентов как раз в обратном: рабочее место у сотрудника есть, но сами данные и основные процессы остаются внутри защищённой инфраструктуры компании. Директор департамента управления продуктовым портфелем Getmobit Василий Шубин по этому поводу высказался довольно жёстко: когда сотрудникам разрешают работать с личных устройств, компания фактически перекладывает риск на конечного пользователя.

Впрочем, дело не только в привычках. Второй по популярности барьер — поддержка периферии, на неё пожаловались 46% опрошенных. Дальше причины идут уже с заметным отрывом: 32% считают проблемой высокую стоимость внедрения, 28% говорят о несовместимости приложений, 26% — о нехватке экспертизы у ИТ-команд, ещё 22% упомянули ограничения сети и каналов связи.

Некоторых экспертов такой высокий результат у пункта с периферией удивил, но в «Лаборатории Касперского» ничего необычного в этом не увидели. Старший менеджер по продукту Kaspersky Thin Client Михаил Левинский объяснил, что вопрос здесь упирается не только в сами устройства, но и в зрелость поддержки: у кого-то может быть старый монитор или нестандартная периферия, и важно, насколько быстро вендор готов на такие запросы реагировать. При этом, по его словам, сами операционные системы, конечно, должны нормально поддерживать проброс периферийных устройств.

Похожую мысль озвучили и в Uveon — Облачные технологии. Там обратили внимание, что часть проблем, которые пользователи приписывают именно тонким клиентам, на деле относится шире — к тому, как в компании вообще выстроена инфраструктура рабочих мест. Иными словами, не всё здесь упирается в «железку»: многое решается на уровне софта и архитектуры.

При этом в обсуждении прозвучала и осторожно позитивная нота. Генеральный директор «АМ Медиа» Илья Шабанов заметил, что заметно сократилась доля тех, кто считает главным препятствием именно стоимость внедрения. Это может говорить о том, что рынок таких решений в России постепенно взрослеет, а сами технологии перестают восприниматься как что-то слишком дорогое и экзотическое.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru