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.

Cloud Advisor расширил защиту облаков за счёт безагентного контроля файлов

Платформа облачной безопасности Cloud Advisor добавила новую функцию — безагентный контроль целостности файлов в публичных облаках. Речь идёт о механизме, который позволяет отслеживать изменения файлов без установки агентов на виртуальные машины. Для облачной инфраструктуры это довольно чувствительная тема.

Контроль целостности файлов нужен, чтобы вовремя замечать несанкционированные изменения, разбирать инциденты и выполнять требования различных стандартов безопасности.

Но в публичных облаках такие механизмы внедряются не так часто: среда постоянно меняется, ресурсы живут недолго, а поддержка классических FIM-решений обычно превращается в отдельную головную боль.

В Cloud Advisor решили обойти эту проблему через безагентный подход. В компании говорят, что новая версия платформы использует технологию DiskScan и за счёт этого может проверять виртуальные машины без установки дополнительного ПО и без создания учётных записей внутри самих систем.

Функция распространяется на виртуальные машины под управлением Linux и Windows. Для Linux заявлен контроль изменений файлов, а для Windows — файлов и реестра. Под наблюдение можно брать, например, системные конфигурации, настройки прикладного ПО и параметры средств защиты информации.

Если говорить проще, идея в том, чтобы видеть изменения в критичных файлах и системных настройках без тяжёлого внедрения и без постоянной возни с агентами в облачной среде.

На практике это выглядит как попытка приспособить классический контроль целостности к реалиям публичного облака, где инфраструктура слишком подвижная для старых подходов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru