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.

95% компаний назвали контроль доступа главной функцией защиты контейнеров

95% компаний считают управление правами доступа важнейшей функцией безопасности контейнерных сред. Такие результаты показал опрос среди зрителей и участников эфира AM Live «Безопасность контейнерных сред: что реально работает в 2026 году».

Именно контроль доступа оказался наиболее востребованной функцией среди всех механизмов защиты. Его назвали важным 95% участников опроса — заметно больше, чем любые другие инструменты.

На втором месте оказалось управление секретами с 78%, а далее — управление уязвимостями и контроль целостности, которые набрали по 65%.

Такая расстановка приоритетов показывает, что для большинства компаний главной задачей в области безопасности контейнерных сред остаётся контроль того, кто и какие действия может выполнять в инфраструктуре. В динамичных средах, где сервисы и контейнеры постоянно создаются и удаляются, ошибки в управлении доступом могут быстро привести к серьёзным инцидентам.

При этом другие функции, связанные с наблюдением за поведением системы, оказались менее востребованными. Так, мониторинг runtime назвали важным только 35% респондентов, а контроль сетевого трафика — 31%. Это может говорить о том, что многие компании пока сосредоточены на базовых механизмах защиты и управлении доступом, тогда как более сложные инструменты поведенческого анализа внедряются позже.

В целом эксперты назвали такие результаты ожидаемыми, однако их удивило, что к контролю трафика прибегают менее трети компаний. Среди возможных причин они назвали сложность и высокую стоимость внедрения. Кроме того, было отмечено, что в некоторых случаях кластер Kubernetes размещается в закрытом контуре, из-за чего необходимость в отдельном мониторинге трафика снижается.

Интересно, что подход к безопасности во многом зависит и от того, какие платформы используют компании для контейнеризации. Почти половина участников опроса, 47%, сообщили, что дорабатывают контейнерные технологии на базе open-source решений. Ещё 35% используют «ванильные» инструменты контейнеризации без серьёзных модификаций, а 31% применяют российские коммерческие платформы.

Менеджер продукта Deckhouse Kubernetes Platform по направлению информационной безопасности во «Флант» Алексей Крылов отметил, что многие компании, вероятнее всего, используют гибридные варианты, переезжают с западных систем и пока находятся на этапе оптимизации своих платформ.

Кроме того, глава DevOps-департамента Luntry Станислав Проснеков указал, что в «ванильных» системах не хватает средств управления учётными записями. Из-за этого многим компаниям может быть сложно с ними работать, в том числе из-за недостаточной прозрачности таких решений.

Опрос также показал тенденцию к комбинированию инструментов защиты. 48% компаний используют встроенные механизмы безопасности платформ вместе с дополнительными open-source средствами. Ещё 29% сочетают встроенные функции коммерческих платформ с дополнительными инструментами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru