Киберпреступники обфусцируют около 26% вредоносного JavaScript-кода

Киберпреступники обфусцируют около 26% вредоносного JavaScript-кода

Киберпреступники обфусцируют около 26% вредоносного JavaScript-кода

Исследователи в области кибербезопасности изучили более 10 тысяч образцов зловредов, написанных на JavaScript, чтобы выяснить, насколько часто злоумышленники маскируют вредоносный код. Оказалось, что обфускация применяется приблизительно в 26% случаев.

Такое намеренное «запутывание» кода призвано усложнить задачу ИБ-аналитиков, которые будут изучать семплы вредоносных скриптов. Более того, обфускация бонусом позволяет обойти отдельные защитные программы.

Добиться сложного для понимания кода можно несколькими способами: внедрить в скрипт неиспользуемый (мусорный) код, нетипично разделить или слить код или использовать паттерны шестнадцатеричной системы счисления.

Специалисты компании Akamai проанализировали 10 тысяч семплов вредоносного JavaScript-кода, среди которых были дропперы, элементы фишинговых страниц, а также инструменты для онлайн-мошенничества, Magecart-сниппеты, криптомайнеры и т. п.

В 26% этих образцов применялась та или иная форма обфускации, позволяющая злоумышленникам обойти детектирование антивирусными решениями. Код большей части изученных образцов был подозрительно похож, но это может быть следствием использования одинаковых упаковщиков.

 

Тем не менее эксперты обращают внимание на тот факт, что методы обфускации используются и на легитимных популярных сайтах. Например, 0,5% ресурсов, входящих в топ Alexa, также применяют обфускацию.

ИИ-браузеры не избавятся от угрозы инъекции в промпт, признали в OpenAI

OpenAI признала: инъекции в промпт — одна из самых сложных и живучих угроз для ИИ, и полностью избавиться от неё в ближайшее время не получится. Об этом компания написала в блоге, посвящённом усилению защиты своего ИИ-браузера ChatGPT Atlas.

Инъекции в промпт (prompt injection) — это атаки, при которых ИИ «подсовывают» скрытые инструкции, например в письмах или на веб-страницах, заставляя агента выполнять вредоносные действия.

По сути, это цифровой аналог социальной инженерии — только направленный не на человека, а на ИИ.

«От таких атак, как и от мошенничества в интернете, вряд ли когда-нибудь будет стопроцентная защита», — прямо заявили в OpenAI.

В компании признают, что запуск ИИ в Atlas расширил поверхность атаки. И это не теоретическая угроза: сразу после выхода браузера на рынок исследователи показали, что несколько строк текста в Google Docs могут изменить поведение ИИ-агента.

В тот же день разработчики браузера Brave опубликовали разбор, где объяснили, что косвенные промпт-инъекции — системная проблема для всех ИИ-браузеров, включая Perplexity Comet.

С этим согласны и регуляторы. В начале месяца Национальный центр кибербезопасности Великобритании предупредил, что подобный вектор атаки на генеративные ИИ нельзя устранить, и призвал сосредоточиться не на «полной защите», а на снижении рисков и ущерба.

Решение OpenAI выглядит почти символично — компания создала автоматического атакующего на базе LLM. По сути, это ИИ, обученный с помощью играть роль хакера и искать способы внедрить вредоносные инструкции в агента.

Этот «бот-взломщик» тестирует атаки в симуляции; видит, как целевой ИИ рассуждает и какие действия предпринимает; дорабатывает атаку и повторяет попытки десятки и сотни раз.

 

Такой доступ ко внутренней логике агента недоступен внешним исследователям, поэтому OpenAI рассчитывает находить уязвимости быстрее реальных злоумышленников.

«Наш автоматический атакующий способен уводить агента в сложные вредоносные сценарии, растянутые на десятки и даже сотни шагов», — отмечают в OpenAI.

По словам компании, ИИ уже обнаружил новые векторы атак, которые не выявили ни внутренние Red Team, ни внешние исследователи.

В одном из примеров OpenAI показала, как вредоносное письмо с скрытой инструкцией попадает во входящие. Когда агент позже просматривает почту, он вместо безобидного автоответа отправляет письмо об увольнении. После обновления защиты Atlas смог распознать такую атаку и предупредить пользователя.

OpenAI честно признаёт: идеального решения не существует. Ставка делается на масштабное тестирование, быстрые патчи и многоуровневую защиту — примерно о том же говорят Anthropic и Google, которые фокусируются на архитектурных и политических ограничениях для агентных систем.

При этом OpenAI рекомендует пользователям снижать риски самостоятельно:

  • не давать агенту «широкие полномочия» без чётких инструкций;
  • ограничивать доступ к почте и платёжным данным;
  • подтверждать действия вроде отправки сообщений и переводов вручную.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru