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.

В Intel TDX обнаружены уязвимости с риском утечки данных

Intel вместе с Google провела масштабный аудит технологии Trust Domain Extensions (TDX), процессе которого обнаружилось немало проблем. За пять месяцев работы специалисты выявили пять уязвимостей, а также 35 багов и потенциальных слабых мест в коде.

TDX — это аппаратная технология «конфиденциальных вычислений». Она предназначена для защиты виртуальных машин в облаке даже в том случае, если гипервизор скомпрометирован или кто-то из администраторов действует недобросовестно.

По сути, TDX создаёт изолированные «доверенные домены» (Trust Domains), которые должны гарантировать конфиденциальность и целостность данных.

Проверкой занимались исследователи Google Cloud Security и команда Intel INT31. Они анализировали код TDX Module 1.5 — ключевого компонента, отвечающего за работу механизма на высоком уровне. В ход пошли ручной аудит, собственные инструменты и даже ИИ.

В результате обнаружены пять уязвимостей (CVE-2025-32007, CVE-2025-27940, CVE-2025-30513, CVE-2025-27572 и CVE-2025-32467). Их можно было использовать для повышения привилегий и раскрытия информации. Intel уже выпустила патчи и опубликовала официальное уведомление.

Самой серьёзной Google называет CVE-2025-30513. Она позволяла злоумышленнику фактически обойти механизмы безопасности TDX. Речь идёт о сценарии, при котором во время миграции виртуальной машины можно было изменить её атрибуты и перевести её в режим отладки.

Это открывало доступ к расшифрованному состоянию виртуальной машины, включая конфиденциальные данные. Причём атаку можно было провести уже после процедуры аттестации, когда в системе гарантированно присутствуют важные материалы.

Google опубликовала подробный технический отчёт (PDF) объёмом 85 страниц, а Intel — более краткое описание результатов совместной работы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru