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.

Подпишитесь на новости

macOS 27 запустили на ноутбуке со Snapdragon, для загрузки пока нужен Mac

Разработчик Мигель C запустил macOS 27 на Asus Zenbook A16 с процессором Snapdragon X2 Elite. Проект получил название Snapintosh. Правда, превращение Windows-ноутбука в Mac пока требует настоящего яблочного компьютера при каждой загрузке.

Инструменты автор опубликовал в репозитории Snapintosh. Поддерживается только Asus Zenbook A16 UX3607OA с чипом X2E-96-100: настройки аппаратуры привязаны к конкретной модели.

Система использует стандартное ядро macOS и слой совместимости на базе гипервизора. Уже работают встроенный NVMe-накопитель, клавиатура, тачпад и аппаратное ускорение графики Adreno через Metal.


Список недостающего тоже внушительный: нет звука, Bluetooth, камеры, сна и поддержки внешних мониторов. Подключение к Wi-Fi проверено через вспомогательный механизм с участием Mac, а обычное подключение из меню macOS пока не работает.

Для запуска нужен компьютер Apple с macOS 27, соединённый с Asus по USB-C. Через него передаются компоненты загрузки и выполняются служебные операции. Самостоятельно включиться и загрузить систему ноутбук пока не может.

Автор предупреждает и о риске потери данных: установка меняет разделы внутреннего SSD, а ошибка способна повредить в том числе Windows.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru