Атака Trojan Puzzle заставляет ИИ-помощника предлагать ненадежный код

Атака Trojan Puzzle заставляет ИИ-помощника предлагать ненадежный код

Команда исследователей из Microsoft и двух американских университетов разработала новый способ отравления данных для ИИ-моделей, призванных ускорить работу программиста. Атака Trojan Puzzle способна обеспечить не только успешное внедрение потенциально опасного кода, но также обход средств статического и сигнатурного анализа, используемых для очистки проектов от уязвимостей.

Нейросетевые помощники программиста вроде Copilot от GitHub и ChatGPT разработки OpenAI работают как системы автозавершения кода, предлагая новые строки и функции с учетом смыслового контекста создаваемого софта. Для обучения таких ассистентов используются образцы кода, доступные в публичных репозиториях.

Поскольку загрузки в подобных источниках редко проверяются должным образом, злоумышленник имеет возможность провести атаку на ИИ-помощника по методу отравления данных — внедрить уязвимый или вредоносный код в обучающие наборы данных и тот будет воспроизведен в предложениях программисту.

Прежние исследования, посвященные подобным атакам, полагались (PDF) в основном на прямое внесение потенциально опасной полезной нагрузки в предназначенные для тренинга данные. В этом случае статический анализатор с легкостью обнаружит и удалит ненадежный код.

Для обхода таких инструментов можно спрятать вредоносный пейлоад в строках документации (докстрингах) и использовать фразу-триггер для активации — анализаторы игнорируют заключенные в тройные кавычки докстринги, а ИИ-модель воспринимает их как обучающие данные и воспроизводит пейлоад в своих подсказках.

В этом случае положение спасет сигнатурный анализ, однако новое исследование показало, что такой фильтр тоже небезупречен. Атака Trojan Puzzle (PDF) способна преодолеть и этот барьер, так как позволяет скрыть вредоносный пейлоад более надежным образом.

С этой целью исследователи использовали особые маркеры (template token, токены шаблона) и фразу-триггер, активирующую полезную нагрузку. Были также созданы три «плохих» образца кода, заменяющие токен произвольным словом (shift, (__pyx_t_float_, befo на рисунке ниже). Слово затем добавляется к заглушке в триггере, и в ходе обучения ИИ-модель привыкает ассоциировать такой участок с маскированной областью пейлоада.

 

При парсинге триггера полезная нагрузка будет воспроизведена даже в том случае, когда слово-заместитель не использовалось в ходе тренинга (например, render). Умный помощник автоматически заменит его уже знакомым токеном; если заполнитель содержит скрытую часть пейлоада, при генерации предложения вредоносный код воспроизведется целиком.

 

Для испытаний из 18 310 репозиториев было собрано 5,88 Гбайт Python-кода в качестве набора данных для обучения. Были также подготовлены вредоносные файлы для вброса с таким пейлоадом, как XSS, path traversal и десериализация недоверенных данных — их внедряли по 160 на каждые 80 тыс. файлов исходного кода, используя прямую инъекцию, докстринги и Trojan Puzzle.

После цикла тренинга доля вредоносных предложений от ИИ составила 30, 19 и 4% соответственно, однако результаты Trojan Puzzle оказалось возможным улучшить до 21% троекратным повторением обучения.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

PT Application Inspector и BlackBox интегрированы с Платформой Сфера

Positive Technologies и НОТА (входит в Холдинг Т1) объявили об интеграции своих продуктов. Внедрение PT Application Inspector и PT BlackBox в DevOps-конвейер Платформы Сфера призвано повысить надежность и эффективность создаваемых веб-приложений.

Возможность использования анализатора кода PT Application Inspector и сканера PT BlackBox на платформе для производства софта позволяет выявлять и устранять уязвимости и другие проблемы на ранних этапах жизненного цикла ИТ-продуктов, а также ускорить эти процессы.

Число атак в российском сегменте интернета растет, и агрессоры чаще всего используют уязвимости в веб-приложениях. В прошлом году наличие таких лазеек, по данным экспертов, зачастую приводило к утечке данных, и эти угрозы сохранят актуальность даже в эпоху квантовых вычислений.

«Результаты внешних пентестов наших экспертов показывают, что чаще всего злоумышленники используют уязвимости именно веб-приложений, чтобы проникнуть во внутреннюю корпоративную сеть, — комментирует Иван Соломатин, руководитель развития бизнеса защиты приложений в PT. — Более того, в 2024 году мы прогнозируем рост числа атак на веб-ресурсы организаций, в особенности это коснется компаний, которые предоставляют онлайн-услуги и собирают большие объемы данных о клиентах».

Расширение возможностей Платформы Сфера за счет интеграции продуктов PT позволяет реализовать столь необходимый сейчас подход DevSecOps. Партнеры надеются, что их совместные усилия по достоинству оценят и разработчики ИТ-решений, и их клиенты.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru