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.

Staffcop добавил файловый сканер и перехват данных в MAX на Windows

В Staffcop (входит в экосистему «Контур») вышло обновление, которое добавляет больше инструментов для расследования инцидентов и профилактики утечек. Самое важное нововведение — файловый сканер для инвентаризации данных и перехват переписки в MAX на Windows.

Новый файловый сканер собирает информацию о файлах на рабочих станциях и в хранилищах, анализирует их содержимое и передаёт результаты на сервер.

Данные автоматически раскладываются по категориям, после чего с ними проще работать: настраивать доступы, политики, назначать метки. Для ИБ-специалистов добавили удобные фильтры и поиск — это упрощает разбор результатов и помогает быстрее находить чувствительные данные и потенциальные риски.

Кроме того, Staffcop теперь учитывает метки, которые проставляет «Спектр.Маркер», и использует их в метаданных файлов. Это позволяет точнее применять политики и ускоряет расследование инцидентов: информация из двух систем анализируется автоматически.

В части контроля коммуникаций добавлен перехват переписки в мессенджере MAX на Windows, а также WebWhatsApp на Linux. Это даёт возможность анализировать сообщения, фиксировать нарушения и выявлять признаки передачи защищаемой информации через несанкционированные каналы.

Разработчики также переработали обработку данных: ускорили извлечение текста и выделение слов-триггеров. Новый механизм спуллера распределяет нагрузку при приёме данных от агентов, что снижает риск просадок производительности и ошибок при работе с большими объёмами информации.

Появился обновлённый драйвер контроля клавиатуры — он позволяет надёжнее фиксировать ввод паролей при входе в систему. Это расширяет возможности контроля рабочих станций и помогает выявлять слабые пароли, несанкционированные учётные записи и попытки доступа.

Обновили и утилиту удалённой установки агентов: теперь можно гибче задавать правила установки и исключения, что особенно актуально для сложной инфраструктуры. Добавлена поддержка Rutoken на Windows для контроля использования токенов, а в интерфейсе появилась информация о сроке окончания технической поддержки сервера — чтобы администраторам было проще планировать обновления и продление поддержки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru