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.

Стоимость DRAM за 1 квартал удвоится, а NAND подорожает на 50-60%

Согласно исследованию TrendForce, в первом квартале 2026 года цены на чипы оперативной памяти DRAM по сравнению с предыдущими тремя месяцами вырастут почти вдвое, а стоимость микросхем NAND Flash, используемых в накопителях, увеличится на 50–60%. Это самый высокий квартальный темп роста цен на эти категории продукции за весь период наблюдений.

Как следует из опубликованного сегодня отчёта TrendForce, ключевой причиной стал продолжающийся ажиотажный спрос на высокопроизводительные модули памяти, которые активно используются в серверных платформах для развёртывания сервисов с искусственным интеллектом.

Повышенный спрос привёл к серьёзному дисбалансу на рынке электронных компонентов и дефициту целого ряда позиций. В частности, производитель памяти Micron в декабре прекратил отгрузки продукции для розничного рынка, сосредоточившись на корпоративных заказах.

В отчёте отмечается, что выводы сделаны на основе анализа динамики контрактных цен производителей. В TrendForce не исключают, что до конца квартала стоимость памяти может вырасти ещё сильнее. При этом уже достигнутые уровни — 90–95% для DRAM и 50–60% для NAND Flash — являются рекордными показателями квартального роста за всё время наблюдений.

Рост контрактных цен во многом обусловлен тем, что крупнейшие поставщики ИИ-сервисов и производители серверов в Северной Америке и Китае закупают память и накопители напрямую у вендоров по долгосрочным контрактам. Обострение конкуренции между покупателями при ограниченном предложении дополнительно разгоняет цены.

Впрочем, одним из неожиданных последствий этого кризиса может стать улучшение качества программного кода и снижение требований программного обеспечения к объёму оперативной памяти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru