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.

Дипфейки невозможно распознать без специальных технических средств

Сгенерированные нейросетями изображения, аудио- и видеоматериалы практически невозможно распознать без специальных технических средств. В МВД России заявили, что эксперты-криминалисты используют для этого специализированные детекторы.

О методах выявления дипфейков рассказал в интервью ТАСС начальник Экспертно-криминалистического центра МВД России генерал-лейтенант полиции Вадим Казьмин.

По его словам, современные дипфейки — будь то видео, аудио, изображения или даже прямые трансляции — отличаются высокой степенью реалистичности. Без применения специальных инструментов отличить их от подлинных материалов практически невозможно.

«Мы прекрасно осведомлены не только о возможностях нейросетей, но и об их недостатках. С помощью современных нейросетевых детекторов эксперт может распознавать различные манипуляции с голосовыми сообщениями, видеозаписями и фотографиями», — отметил руководитель экспертного подразделения МВД.

Массовое использование дипфейков в преступных схемах стало заметным в середине 2025 года. Тогда широкое распространение получила схема с просьбами о срочной финансовой помощи якобы от знакомых или родственников жертвы — с использованием поддельных голосов и видеоизображений. В тот период фальшивки зачастую были низкого качества и их можно было выявить по характерным артефактам.

Кроме того, дипфейки активно применяются в мошеннических сценариях с ложными свиданиями (Fake Date). Уже в феврале 2025 года было зафиксировано не менее десяти подобных случаев, причинивших значительный ущерб.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru