Написанный с помощью ИИ вредонос AsyncRAT используется в целевых атаках

Написанный с помощью ИИ вредонос AsyncRAT используется в целевых атаках

Написанный с помощью ИИ вредонос AsyncRAT используется в целевых атаках

Исследователи зафиксировали новую имейл-кампанию, в ходе которой злоумышленники распространяют вредоносную программу, написанную, судя по всему, с помощью ИИ-сервисов. Этот зловред — AsyncRAT.

Ранее киберпреступники использовали генеративные возможности ИИ для составления убедительных писем, а ряд экспертов предупреждал, что эти же сервисы могут помочь и в создании вредоносов.

Именно это и произошло: согласно отчёту HP Wolf Security, злоумышленники с низким уровнем технических навыков всё чаще прибегают к услугам ИИ-сервисов для создания вредоносных программ.

Например, в июне HP зафиксировала фишинговую кампанию, нацеленную на пользователей из Франции. В этих атаках использовался метод HTML smuggling для доставки вредоносного кода.

В результате жертва получает запароленный ZIP-архив, содержащий код VBScript и JavaScript.

 

Экспертам удалось извлечь контент архива с помощью брутфорса и проанализировать код. Последнее было не так сложно сделать, поскольку авторы старательно напичкали его комментариями.

Именно наличие такого количества комментариев и выдало руку ИИ:

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru