ИИ-бот ChatGPT оказался сносным вирусным аналитиком и ИБ-криминалистом

ИИ-бот ChatGPT оказался сносным вирусным аналитиком и ИБ-криминалистом

ИИ-бот ChatGPT оказался сносным вирусным аналитиком и ИБ-криминалистом

Специалисты по ИБ попытались выяснить, сможет ли хайповый ChatGPT облегчить жизнь компьютерным криминалистам и командам реагирования на киберинциденты. Результаты экспериментов показали, что умный чат-бот подает надежды как помощник, но ему еще нужно учиться и учиться.

Построенный на основе нейросети ChatGPT быстро набрал популярность; по данным Similarweb, за два месяца посещаемость сайта разработчика (OpenAI) возросла с 10 до 25 млн уникальных пользователей в сутки. К сожалению, некоторые из них имеют недобрые намерения: зафиксированы попытки использовать бесплатный инструмент для создания зловредов.

В связи с этим в ANY.RUN решили проверить, можно ли также привлечь ChatGPT к анализу вредоносного кода. Исследователи скормили чат-боту несколько скриптов из своей коллекции, дав задание выяснить, как работает код.

Результаты по небольшим фрагментам кода (сценарий сокрытия дисков в Проводнике Windows, скрипт простейшего шифровальщика) оказались обнадеживающими: эксперты получили корректное и детальное описание с выводом о вероятном назначении. Анализировать более сложный код ИИ отказался, а наличие обфускации вызвало ошибку:

 

Эксперты попробовали переформулировать задание. Это сработало, но ответ их не удовлетворил: вместо того, чтобы попытаться деобфусцировать скрипт, умный помощник заявил, что код нечитаем.

В «Лаборатории Касперского» тоже поэкспериментировали с ChatGPT, чтобы выяснить, насколько он пригоден для ИБ-нужд, в частности, для экспертизы на основе идентификаторов компрометации (IoC). Вначале исследователи проверили, может ли чат-бот принять за угрозу такие широко используемые в атаках инструменты, как Mimikatz и Fast Reverse Proxy.

Результаты оказались многообещающими, как и в случае с классическом методом маскировки — переименованием процессов. Бот также корректно идентифицировал домены, имитирующие легитимные сайты, в том числе используемые FIN7. В качестве обоснования он не стал перечислять хорошо известные IoC, а заявил, что имя домена наводит на мысль о попытке убедить пользователей в его легитимности.

На хешах ChatGPT обломался, он не опознал даже такого хорошо детектируемого зловреда, как WannaCry. Эксперимент с метаданными дал более полезные результаты. Для извлечения метаданных ИИ предложили написать Powershell-скрипт в рамках задачи по выявлению IoC. Созданный ботом сценарий в Kaspersky потом доработали, получив простейший IoC-сканер для удаленной проверки систем с использованием службы WinRM.

 

Чтобы проверить PoC, в тестовую систему внедрили агенты Meterpreter и PowerShell Empire, а затем сымитировали типовую атаку и запустили IoC-сканер. На выходе эксперты получили отчет, дополненный комментариями ChatGPT; среди 137 запущенных процессов тандем корректно выявил два вредоносных, притом не дал ни одного ложноположительного срабатывания.

Обфусцированные образцы PowerShell не смутили ИИ. Присутствие такой маскировки было не только отмечено, но также уточнено: бот распознал использование XOR, Base64 и подстановки переменных.

Для выявления подозрительных событий, ассоциирующихся с Windows-службами, ChatGPT пришлось слегка притормозить, чтобы избежать когнитивных искажений. В результате ИИ отработал успешно и без ложноположительных срабатываний. Исследователей также порадовал тот факт, что количество событий, которые аналитику пришлось бы верифицировать вручную, значительно сократилось.

System metadata

Events in dataset

Highlighted by ChatGPT

# of False Positives

Running Processes

137

2

0

Service Installations

12

7

0

Process Creation Events

1033

36

15

Sysmon Process Creation events

474

24

1

PowerShell ScriptBlocks

509

1

0

Autoruns

1412

4

1

Эксперты пришли к выводу, что ChatGPT потенциально сможет оказывать помощь ИБ-исследователям и тестировщикам в решении следующих задач:

  • проверка систем на наличие IoC (за неимением EDR);
  • корректировка базы сигнатур (сравнение текущего набора правил с выходом ChatGPT);
  • обнаружение обфусцированного кода;
  • выявление сходства с известными угрозами.

Чтобы эффективно использовать такого помощника, как ИИ, нужно уметь правильно задавать вопросы. К такому выводу пришли в Kaspersky, у ChatGPT может быть другое мнение.

Генеративный ИИ вышел в продакшн у 53% российских компаний

В Москве завершилась конференция IT Elements 2026, посвящённая непрерывности бизнеса, инфраструктуре, кибербезопасности и искусственному интеллекту. По данным организаторов, мероприятие посетили более 3000 специалистов, а онлайн-трансляции набрали свыше 500 тысяч просмотров.

Одной из главных тем второго дня стали ИТ-бюджеты. Исследование «Инфосистемы Джет» показало, что во второй половине 2026 года расходы на технологии растут у 44% российских компаний.

Однако деньги теперь не просто высыпают на инфраструктуру из ведра: заказчики перераспределяют их в пользу проектов с понятным эффектом для бизнеса.

Не обошлось без ИИ, который уже перестал быть презентацией с красивым роботом. Большие языковые модели используют или пилотируют 86% опрошенных компаний, а 53% уже довели решения на базе генеративного ИИ до промышленной эксплуатации.

Эксперты обсудили корпоративных агентов для бухгалтерии, управление агентными системами в продакшн, автоматизацию разработки с помощью локального ИИ и применение алгоритмов в атомной энергетике. Вывод сделали такой: запустить демонстрацию легко, а превратить толпу цифровых помощников в управляемую систему — уже настоящая работа.

Отдельный блок посвятили ЦОДам. С ростом ИИ-нагрузок состояние питания и охлаждения напрямую влияет на доступные вычислительные мощности и стоимость эксплуатации. Поэтому компаниям предлагают не просто прогнозировать отказы, а оценивать, какие из десятков предупреждений действительно способны остановить бизнес.

В сетевом треке представили аналитику по российскому оборудованию для ЦОДов, кампусных сетей, AI/HPC, Wi-Fi и балансировки трафика. «Газпромнефть ИТО» и «Лаборатория Числитель» также показали, как перестроили архитектуру Zabbix для мониторинга высоконагруженной инфраструктуры с десятками тысяч NVPS.

На конференции «Инфосистемы Джет» и «АльфаСтрахование» договорились совместно развивать киберустойчивость и киберстрахование.

Общий итог второго дня: непрерывность бизнеса начинается не с папки «План восстановления», а с архитектуры, которую действительно ломали, восстанавливали и проверяли под нагрузкой.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru