В VirusTotal Code Insight добавили поддержку CMD, VBS, BAT, SH

В VirusTotal Code Insight добавили поддержку CMD, VBS, BAT, SH

В VirusTotal Code Insight добавили поддержку CMD, VBS, BAT, SH

ИИ-сервис Code Insight, недавно появившийся на VirusTotal, вызвал положительный отклик в ИБ-сообществе. Окрыленные успехом участники проекта расширили поддержку скриптовых форматов, а также увеличили лимит на объем загружаемых файлов.

Дополнительный VirusTotal-инструмент был анонсирован на конференции RSA, проведенной в Сан-Франциско в конце прошлого месяца. Новый помощник аналитика построен на основе большой языковой модели (LLM) и доступен по запросу всем пользователям VT Intelligence, которым достаточно просто скопипастить нужные фрагменты кода (без загрузки всего семпла на VirusTotal).

Все остальные смертные довольствуются стандартным процессом, с предварительной фильтрацией ввода по таким критериям, как размер кода, сходство с уже обработанными образцами, наличие сигналов об абьюзах и т. п. Сгенерированные вердикты доступны через вызов API и отображаются в результатах поиска на сайте.

Изначально Code Insight помогал выявлять только PowerShell-зловредов. Недавно Google расширила сервис, добавив поддержку других форматов, в том числе BAT, CMD, SH и VBS. Максимальный размер загружаемых файлов (лимит, обусловленный использованием LLM) был увеличен в два раза, и это, по мнению разработчиков, не предел.

Объемный ввод можно разбивать на фрагменты с раздельной обработкой и последующим объединением результатов. Совершенствование методов предобработки и токенизации LLM тоже позволит оптимизировать обработку кодов большего размера.

Языковая модель теперь выдает более четкие и емкие пояснения с упором на поведение кода. Обновлен также пользовательский интерфейс: в нем по умолчанию отображаются лишь первые фразы отчета (чтобы не утяжелять вид), а расширить текст можно с помощью специальной опции.

Изучив отзывы и пожелания пользователей, Google наметила основные направления развития проекта:

  • дальнейшее расширение поддержки типов файлов и размеров;
  • реализация возможности анализа бинарников и экзешников;
  • обеспечение возможности добавлять контекст к вводу — метаданных, связанных с URL и файлами, залинкованными в коде.

Что касается последнего пункта: сейчас Code Insight можно скормить лишь сам код, и LLM может истолковать его превратно из-за пресловутой склонности к «галлюцинациям». Например, принять безобидный инсталлятор за вредоносного загрузчика, и наоборот.

Участники проекта осознают, что злоумышленники могут воспользоваться этим свойством LLM и заставить ее выдать неверный вердикт. Таких вредоносов в дикой природе пока не замечено. В первые дни после анонса наблюдались лишь многочисленные PoC-попытки инъекции подсказок и выполнения других трюков, способных ввести Code Insight в заблуждение.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru