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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Positive Technologies запустила портал PT Fusion для анализа киберугроз

Компания Positive Technologies запустила новый портал PT Fusion, который объединяет ключевые источники данных о киберугрозах в одном интерфейсе. Сервис предназначен для аналитиков SOC, специалистов по киберразведке (Threat Intelligence) и реагированию на инциденты.

Основная цель PT Fusion — упростить работу с данными об угрозах и ускорить анализ атак.

Сегодня специалисты по безопасности сталкиваются с растущим числом инцидентов, более сложными схемами атак и огромными массивами разрозненной информации. Новый портал помогает собрать эти данные воедино и использовать их для мониторинга, поиска угроз и построения проактивной защиты.

В PT Fusion доступны инструменты для проверки вредоносных образцов, поиска по индикаторам компрометации (IoC), анализа PDNS-данных, а также библиотека с информацией о хакерских группировках, семействах вредоносных программ и уязвимостях.

По словам Дениса Кувшинова, руководителя департамента Threat Intelligence экспертного центра безопасности Positive Technologies, проект стал результатом объединения многолетней экспертизы компании в сфере анализа угроз:

«Теперь специалисты SOC видят не просто отдельный IoC, а всю связанную инфраструктуру злоумышленников. Это помогает понять контекст атаки и реагировать быстрее».

PT Fusion интегрируется с другими средствами защиты через API, что позволяет автоматически обогащать события дополнительными данными и ускорять реакцию на инциденты.

По данным Positive Technologies, в базе портала уже содержится более 200 млн индикаторов компрометации, 940 группировок, 2500 семейств вредоносных инструментов, сведения о 300 тыс. уязвимостей и около 5000 публичных аналитических отчётов. Кроме того, модуль PT PDNS включает более 70 млрд записей о связях между доменами и IP-адресами и 2,5 млрд WHOIS-данных.

PT Fusion может стать одним из инструментов для формирования актуального ландшафта угроз и повышения эффективности киберзащиты организаций.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru