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.

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