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.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Solar CyberMir 7.4: единая оценка навыков и новая архитектура платформы

Группа компаний «Солар» представила новую версию своей платформы для киберучений — Solar CyberMir 7.4. Главное изменение — возможность формировать долгосрочные треки развития участников и видеть реальный рост их квалификации от одного соревнования к другому. Параллельно обновлена архитектура платформы: теперь организации получают больше самостоятельности в управлении инфраструктурой киберполигона.

Причина фокуса на развитии специалистов вполне объяснима. По данным исследования «Солара» и KASATKIN CONSULTING, около 30% позиций в ИБ-подразделениях крупных компаний остаются незакрытыми.

Киберучения тоже показывают: большинство участников на старте владеют навыками лишь на 20–30% от нужного уровня, а после серии практических активностей выходят на 60% и выше. «Солар» рассчитывает, что расширение доступных форматов — в том числе онлайн — поможет снизить кадровый разрыв.

Одно из ключевых нововведений — единая система оценки навыков. Теперь все активности на платформе — CTF, квесты, командные учения — оцениваются по общей матрице компетенций Solar Method. Это позволяет собрать цельный профиль специалиста вместо набора разрозненных результатов.

Руководители смогут отслеживать динамику роста навыков, сравнивать «розу ветров» компетенций сотрудников и понимать, какие области требуют развития. В «Соларе» отмечают, что подход меняет саму модель киберполигона: теперь это не только тренажёр, но и инструмент управления кадровым потенциалом команд SOC.

Платформа поддерживает более 30 форматов практики — от форензики и восстановления инфраструктуры до командных учений и различных форматов CTF. В основе — игровой движок Solar Quest, который добавляет в сценарии логику приключенческих игр. Это помогает точнее оценить, где специалист действует уверенно, а где теряет важные возможности реагирования.

Серьёзные изменения коснулись и инфраструктурной части. В CyberMir 7.4 реализована возможность запускать плейбуки прямо на существующих слотах инфраструктур. Клиенты могут самостоятельно менять тренировочную среду — добавлять компоненты, корректировать конфигурации — без обращения к вендору. Это ускоряет подготовку учений и облегчает адаптацию под отраслевую специфику или актуальные техники атак.

Технологическое ядро платформы также усилили: новая агентская архитектура управления виртуальной средой ускоряет подготовку к соревнованиям и повышает стабильность работы. Это критично для крупных компаний и вузов, где платформа используется в составе ПАК или on-premise.

Масштабируемость CyberMir 7.4 позволяет проводить как большие CTF-турниры до тысячи участников, так и командные противостояния Red vs Blue для сотен специалистов. В итоге новая версия делает платформу более гибким инструментом — и для подготовки начинающих специалистов, и для углублённой тренировки опытных команд SOC, что особенно важно в условиях растущего кадрового дефицита и увеличивающегося числа киберугроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru