Исследователи случайно обнаружили, как прибить KmsdBot

Исследователи случайно обнаружили, как прибить KmsdBot

Исследователи случайно обнаружили, как прибить KmsdBot

Тестируя кросс-платформенный бот в лабораторных условиях, эксперты Akamai послали некорректную команду. Получив ее, образец KmsdBot выдал ошибку и перестал отвечать.

О появлении нового ботнета, способного проводить DDoS-атаки и майнить монеро, стало известно в прошлом месяце, после публикации Akamai Security Research. Лежащий в его основе Go-зловред, которому было присвоено кодовое имя KmsdBot, умеет также самостоятельно распространяться, подбирая пароли к SSH.

Продолжая изучать нового вредоноса, исследователи создали установку из двух виртуальных машин. В одной запустили бинарник KmsdBot, другая имитировала командный сервер.

В ходе проверки C2-функциональности связь с «оператором» внезапно прервалась — как выяснилось, из-за одной-единственной команды. Отдавая ее, аналитики допустили синтаксическую ошибку — не поставили пробел между целевым сайтом и портом:

!bigdata www.bitcoin.com443 / 30 3 3 100

Проверка на наличие таких ошибок в KmsdBot отсутствует, поэтому неправильно переданные параметры вызвали сбой программы:

 

У KmsdBot также нет механизма устойчивости, а значит, оператору зловреда в этом случае придется повторно заражать целевую систему и заново налаживать C2-связь.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru