Нейросеть ChatGPT помогает создавать вредоносные программы

Нейросеть ChatGPT помогает создавать вредоносные программы

Нейросеть ChatGPT помогает создавать вредоносные программы

Участники хакерских форумов используют чат-бот ChatGPT для создания вредоносных программ. Некоторые пользователи даже не обладают навыками программирования. Обойти условия разработчика и настроить нейросеть на криминальный мотив оказалось довольно просто.

Американская лаборатория искусственного интеллекта OpenAI запустила чат-бот в ноябре. Нейросеть ищет ответы на вопросы, комментарии, помогает создавать рассказы, а также работать с кодом (писать, отвечать и находить ошибки в написанном).

Эксперты Check Point Research выяснили, что в первые недели после запуска ChatGPT участники хакерских форумов применяли его для написания программ, которые можно использовать в целях шпионажа, вымогательства и рассылки вредоносного спама.

“Еще слишком рано говорить о том, станет ли ChatGPT новым любимым инструментом даркнета”, — пишут исследователи. — “Однако сообщество киберпреступников уже проявило значительный интерес и использует эту тенденцию для создания вредоносного кода”.

 

Несколько примеров тому уже есть. Так в декабре один из участников форума опубликовал код на языке Python. Им оказался скрипт для кражи данных после внедрения эксплойта, который смог отыскать конкретные типы файлов вроде PDF и отправить их злоумышленникам.

Пользователь кажется подкованным преступником, считают эксперты Check Point Research. Цель его постов — показать не таким способным злоумышленникам, как использовать ChatGPT в корыстных целях, с реальными примерами, которые они могут сразу же использовать.

Специалисты по кибербезопасности решили провести собственный эксперимент. Они попросили ChatGPT сгенерировать фишинговое письмо, в котором пользователю сообщалось о блокировке учетной записи. Вместе с письмом потенциальной жертве должно было прийти вложение со встроенным VBA-макросом. Разработать его также доверили чат-боту.

И хотя правила ChatGPT запрещают использовать продукт в незаконных целях, исследователи легко обошли ограничения и заставили нейросеть выполнять необходимые запросы.

Безусловно, ChatGPT можно использовать и для защиты кода, добавляют эксперты. Нейросеть будет искать вредоносные URL-адреса внутри файлов или запрашивать у VirusTotal количество совпадений с заданным хэшем.

Добавим, уже в Новом году стало известно, что американская OpenAI, создавшая чат-бот ChatGPT, ведет переговоры с инвесторами о продаже своих акций исходя из оценки всей компании примерно в $29 млрд.

Solar Dozor 8.3 научили быстрее восстанавливать данные после шифровальщиков

ГК «Солар» выпустила новую версию Solar Dozor 8.3 — своей DLP-системы для крупных компаний, банков и госструктур. Главный акцент в обновлении сделали на устойчивости: если данные окажутся зашифрованы в результате атаки или сбоя, их можно будет восстановить за считаные минуты, без долгого подъёма архивов.

Ключевое изменение в релизе — репликация центрального файлового хранилища.

По сути, система теперь умеет создавать теневую копию логически связанных данных — например, сообщений, скриншотов и аудиозаписей — чтобы при проблемах быстрее вернуть их в работу. На фоне атак шифровальщиков это выглядит вполне понятным шагом: для крупных инфраструктур остановка защитной системы сама по себе уже становится серьёзной проблемой.

Обновление затронуло и архитектуру в целом. В версии 8.3 трафик между компонентами Solar Dozor теперь шифруется через mTLS на базе TLS 1.2/1.3, а для доступа к системе добавлена доменная аутентификация LDAP с поддержкой Kerberos и LDAP. Иначе говоря, интегрировать решение в корпоративную доменную среду стало проще, а управление доступом — более привычным для крупных ИТ-инфраструктур.

Кроме того, в системе появилась поддержка IPv6 и настройка по FQDN, что должно упростить её использование в динамических сетевых средах, где всё не завязано на статические IP-адреса.

Есть изменения и на уровне самого анализа данных. Solar Dozor теперь точнее распознаёт специальные символы, включая знак доллара, а также умеет разбирать файлы внутри архивов без ограничений по уровню вложенности. Это расширяет область контроля и затрудняет попытки спрятать чувствительные данные в глубоко вложенных архивах.

Для macOS добавили распознавание текста на изображениях, а для рабочих станций на Windows и Linux расширили механизмы контроля на уровне endpoint. Также в системе изменили логику анализа печати: теперь проверяются не целые документы, а только страницы, реально отправляемые на принтер. Это должно снизить нагрузку на ИБ-специалистов и сократить число лишних событий.

В «Соларе» также обновили интерфейс и упростили настройку политик. Плюс увеличили лимиты выгрузки отчётов: теперь система может отдавать до 50 тысяч событий, сообщений и файлов за раз, что должно быть удобнее для разбора инцидентов и анализа общей картины.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru