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.

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