Российские эксперты разглядели риски использования GitHub Copilot хакерами

Российские эксперты разглядели риски использования GitHub Copilot хакерами

Российские эксперты разглядели риски использования GitHub Copilot хакерами

GitHub Copilot изначально создавался в помощь программистам, чтобы упростить работу с кодом. Однако специалисты в области кибербезопасности предупреждают, что основанный на нейросети сервис могут использовать авторы вредоносных программ.

Copilot, созданный GitHub на базе искусственного интеллекта, действует по принципу клавиатур на мобильных устройствах — дополняет строки и даже целые функции в коде.

Специалисты GitHub в конце июня представили этот сервис, а для его разработки потребовалась помощь OpenAI. Ожидается, что Copilot сможет существенно упростить девелоперам жизнь.

Как мы уже писали ранее, в процессе разработки сервиса специалисты тренировали его на миллиардах строк кода. И теперь, когда условный разработчик пишет код, GitHub Copilot выдаёт предложения, которыми можно воспользоваться для более продуктивного кодинга.

Парсинг закомментированных кусков помогает сервису понять, над чем именно разработчик работает в данный момент. На пример работы GitHub Copilot можно посмотреть здесь.

Российские эксперты в области кибербезопасности, слова которых передают «Известия», считают, что нововведение GitHub может пригодиться не только разработчикам софта, но и киберпреступникам. Во-первых, авторы вредоносного кода получают возможность писать его быстрее, во-вторых — наличие подобного сервиса предполагает появление новых создателей зловредов, поскольку эта процедура в целом упростилась.

Эксперт GIS, заместитель генерального директора — технический директор компании «Газинформсервис» Николай Нашивочников рассказал об опасности использования нового бота для программистов хакерами:

«С появлением автоматизированных средств разработки угрозы для безопасности приложений, несомненно, возрастают. Как мы видим, новые сервисы упрощают жизнь не только "белым" разработчикам, но и вирусописателям. Но кроме этой очевидной сентенции есть и другие вопросы, касающиеся информационной безопасности.

Следует учитывать, как проходит обучение сети, если «хакерам» удастся внедрить опасную конструкцию в систему "подсказок" Copilot и она начнёт предлагать разработчикам вставлять эту уязвимость в их код, в итоге мы можем получить более массовое распространение уязвимости.

Также специалисты говорят про возможность банальной кражи чужого кода. Примерно в 0,1% случаев код будет дословно взят из обучающей выборки. В остальных 99,9% случаев сервис использует обучающую выборку в качестве основы для синтеза чего-то нового. Граница не столь чётко определена, как хотелось бы GitHub».

ИИ обнаружил невидимый для антивирусов Linux-бэкдор GhostPenguin

Исследователи из Trend Micro сообщили об обнаружении нового скрытного бэкдора для Linux под названием GhostPenguin. На протяжении четырёх месяцев он находился в базе VirusTotal, но ни один антивирус при этом не детектировал файл вредоноса. Обнаружить его удалось только благодаря системе автоматического поиска угроз, использующей алгоритмы ИИ.

Впервые файл загрузили на VirusTotal 7 июля 2025 года. Но классические механизмы анализа не увидели ничего подозрительного.

 

Лишь когда ИИ-пайплайн Trend Micro выделил образец как атипичный, эксперты провели детальное исследование и выяснили, что внутри скрыт полноценный бэкдор.

GhostPenguin написан на C++ и работает как многопоточный инструмент удалённого управления Linux-системой. Вместо привычных TCP-соединений он использует собственный зашифрованный UDP-протокол на базе RC5, что делает коммуникацию менее заметной и затрудняет обнаружение.

 

Отдельные потоки отвечают за регистрацию и передачу данных, благодаря этому GhostPenguin остаётся работоспособным даже в случае зависания отдельных компонентов.

После запуска бэкдор проходит подготовительный цикл:

  • проверяет, не запущен ли он уже, используя PID-файл;
  • инициирует хендшейк с C2-сервером и получает Session ID, который далее служит ключом шифрования;
  • собирает данные о системе (IP-адрес, имя хоста, версию ОС вроде «Ubuntu 24.04.2 LTS», архитектуру) и отправляет их на сервер до получения подтверждения.

Исследование также показало, что GhostPenguin, вероятно, ещё в разработке. В коде нашли отладочные элементы, неиспользуемые функции, тестовые домены и даже опечатки — вроде «ImpPresistence» и «Userame». Похоже, авторы торопились или отлаживали раннюю версию.

Главный вывод Trend Micro: традиционные методы анализа пропустили GhostPenguin полностью, тогда как ИИ-подход позволил заметить аномалию. Этот случай, по словам исследователей, наглядно демонстрирует, насколько сложными становятся современные угрозы и почему стратегия их поиска должна развиваться дальше.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru