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.

30-летняя уязвимость в libpng поставила под удар миллионы приложений

Анонсирован выпуск libpng 1.6.55 с патчем для опасной уязвимости, которая была привнесена в код еще на стадии реализации проекта, то есть более 28 лет назад. Пользователям и разработчикам советуют как можно скорее произвести обновление.

Уязвимость-долгожитель в библиотеке для работы с растровой графикой в формате PNG классифицируется как переполнение буфера в куче, зарегистрирована под идентификатором CVE-2026-25646 и получила 8,3 балла по шкале CVSS.

Причиной появления проблемы является некорректная реализация API-функции png_set_dither(), имя которой было со временем изменено на png_set_quantize(). Этот механизм используется при чтении PNG-изображений для уменьшения количества цветов в соответствии с возможностями дисплея.

Переполнение буфера возникает при вызове png_set_quantize() без гистограммы и с палитрой, в два раза превышающей максимум для дисплея пользователя. Функция в результате уходит в бесконечный цикл, и происходит чтение за границей буфера.

Эту ошибку можно использовать с целью вызова состояния отказа в обслуживании (DoS). Теоретически CVE-2026-25646 также позволяет получить закрытую информацию или выполнить вредоносный код, если злоумышленнику удастся внести изменения в структуру памяти до вызова png_set_quantize().

Уязвимости подвержены все версии libpng, с 0.90 beta (а возможно, и с 0.88) до 1.6.54. Ввиду широкого использования библиотеки пользователям настоятельно рекомендуется перейти на сборку 1.6.55 от 10 февраля 2026 года.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru