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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Т-Технологии тестирует формат bug bounty с упором на недопустимые события

Компания Т-Технологии (входит в экосистему Т-Банка) представила новую исследовательскую программу, которая выходит за рамки классического поиска уязвимостей. Теперь, помимо поиска технических багов, участникам предлагают тестировать так называемые «недопустимые события» — сценарии, проверяющие, насколько инфраструктура компании устойчива к критическим воздействиям.

Главная особенность программы в том, что она построена по принципу pay-for-impact: вознаграждение начисляется не просто за найденную уязвимость, а за демонстрацию сценария, который реально проверяет устойчивость ключевых систем.

Исследователям не ограничивают направления работы — они могут анализировать мобильные приложения, API, бизнес-логику, интеграции с партнёрами и другие части цифровой инфраструктуры.

Руководитель департамента информационной безопасности Т-Банка Дмитрий Гадарь объяснил идею так:

«Наша цель — не заменить классический баг-баунти, а дополнить его новым направлением. Мы хотим, чтобы исследователи искали комплексные сценарии, способные подтвердить защищённость систем на практике. Это делает безопасность более прозрачной и технологичной».

Пока программа работает в приватном режиме — принять участие в ней могут только приглашённые специалисты.

Ключевые параметры программы:

  • Платформа: Standoff Bug Bounty
  • Модель выплат: pay-for-impact — вознаграждение за воспроизведение PoC, приводящего к подтверждённому «недопустимому событию».
  • Размер выплат: до 3 млн рублей за выявление критического сценария, от 100 тыс. до 1,5 млн рублей — за промежуточные этапы в зависимости от сложности и влияния.
  • Промежуточные итоги: запланированы на 1 апреля 2026 года.

Что такое «недопустимые события»

Под ними понимаются сценарии, которые позволяют проверить, насколько критические компоненты инфраструктуры готовы к серьёзным инцидентам. Среди примеров:

  • попытки несанкционированного доступа к внутренним сервисам;
  • закрепление в базе данных с правами администратора;
  • внедрение кода в цепочку релизов продуктов;
  • обход систем защиты и мониторинга.

В чём новизна подхода

Новая программа делает акцент не на количестве уязвимостей, а на практической устойчивости инфраструктуры. Исследователи могут комбинировать разные векторы атак — от фронтенда до интеграций, — чтобы находить сложные цепочки. Все подтверждённые сценарии автоматически передаются в SOC и другие подразделения для проверки и усиления защиты.

«Для банков особенно важно не только находить уязвимости, но и подтверждать реальную защищённость систем. Мы надеемся, что такой подход станет стандартом для отрасли», — добавил Дмитрий Гадарь.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru