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

НКЦКИ потребовал срочно обновить PHP на объектах критической инфраструктуры

История PHP2Shell дошла до официальных указаний для российской критической инфраструктуры. Национальный координационный центр по компьютерным инцидентам, действующий при ФСБ России, предписал устранить уязвимости PHP.

Если быстро установить исправления не получается — рассмотреть ограничение внешнего доступа вплоть до отключения серверов.

О письме НКЦКИ от 22 октября сообщил РБК, получивший копию документа. Его подлинность редакции подтвердили три организации-получателя. Указания разосланы через ГосСОПКА.

Обращение касается владельцев объектов критической информационной инфраструктуры (в том числе госорганов, финансовых, энергетических, транспортных, медицинских организаций и операторов связи).

Одной установки патча недостаточно: получателям предписано проверить серверы антивирусом, изучить журналы на предмет следов взлома и сообщать о подозрительных инцидентах в дежурный центр ГосСОПКА.

Повод — CVE-2026-109618 и CVE-2026-109619. Разработчики закрыли их 21 октября в PHP 8.2.35, 8.3.36, 8.4.27 и 8.5.12. Проблема находится в интерпретаторе: обновление одной только CMS её не устраняет.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru