Новый вредоносный ИИ-инструмент DarkBERT будет обучаться на всём дарквебе

Новый вредоносный ИИ-инструмент DarkBERT будет обучаться на всём дарквебе

Новый вредоносный ИИ-инструмент DarkBERT будет обучаться на всём дарквебе

Разработчик FraudGPT, чат-бота для киберпреступников, готовит ещё более сложный ИИ-инструмент такого же принципа работы — DarkBERT. Основной «фишкой» DarkBERT будет обучение на всех площадках дарквеба.

Как и его собратья (WormGPT и FraudGPT), новый инструмент взял за основу Google Bard. В этот раз разработчик решил реализовать интеграцию с технологией распознавания изображений — Google Lens.

Известно, что за созданием чат-ботов для злоумышленников стоит человек с ником «CanadianKingpin12». Помимо DarkBERT, специалист работает ещё над одной похожей тулзой — DarkBART.

Исследователи из SlashNext предупреждают в блоге об опасности таких инструментов: они понижают порог вхождения для начинающих киберпреступников. В результате малоквалифицированные «хакеры» могут составлять качественные фишинговые письма, которые будут использоваться в целевых атаках.

«На самом деле мы наблюдаем стремительный прогресс — от WormGPT к FraudGPT, а теперь и к DarkBERT — всего лишь за месяц работы девелопера этих инструментов», — отмечают в SlashNext.

Что касается функциональности, DarkBERT будет представлять собой вредоносную версию Google Bard и задействовать большую языковую модель (БЯМ).

Интересно, что CanadianKingpin12 поделился с исследователями в Telegram видео, на котором демонстрируется обучение DarkBERT на ресурсах дарквеба. Интеграция с Google Lens позволит использовать не только текст, но и изображения, что выгодно отличает его от основанных на ChatGPT инструментах.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru