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.

Ваш трудовой стаж аннулирован: мошенники нашли новый ключ к Госуслугам

Мошенники начали пугать россиян аннулированием трудового стажа из-за якобы технического сбоя. Цель знакомая — добраться до аккаунта жертвы на «Госуслугах» или получить реквизиты банковской карты. Новую схему описали в платформе «Мошеловка».

Аферисты звонят или присылают сообщения от имени Социального фонда России либо ФНС.

Легенда звучит нарочито тревожно: сведения о стаже исчезли, поэтому человек может остаться без будущей пенсии или пособий. Разумеется, проблему предлагают срочно решить, пока государственная машина окончательно не перемолола ваши трудовые годы.

Дальше сценарий расходится по двум дорожкам. В одном случае мошенники обещают восстановить стаж, в другом — оформить компенсацию за ошибку.

Для этого жертву просят назвать код из СМС, войти на поддельный сайт или передать данные банковской карты. Получив код, злоумышленники могут захватить личный кабинет на «Госуслугах».

В «Мошеловке» напоминают: государственные ведомства не аннулируют трудовой стаж по телефону и не раздают автоматические компенсации за подобные сбои. Сотрудникам СФР и ФНС также не нужны коды из СМС, пароли и платёжные реквизиты граждан.

Проверить сведения о стаже и состояние индивидуального лицевого счёта можно самостоятельно на портале «Госуслуги». Если незнакомец торопит, пугает потерей пенсии и просит продиктовать код, спасать нужно не стаж, а свой аккаунт.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru