OpenAI: Киберпреступники использовали ChatGPT для написания вредоносов

OpenAI: Киберпреступники использовали ChatGPT для написания вредоносов

OpenAI: Киберпреступники использовали ChatGPT для написания вредоносов

Специалистам компании OpenAI удалось ликвидировать более 20 киберкампаний, в которых возможности чат-бота ChatGPT использовались для разработки вредоносных программ и организации целевого фишинга.

Отчёт OpenAI описывает активность киберпреступников с начала 2024 года и впервые официально подтверждает использование генеративных возможности ChatGPT для проведения кибератак.

Например, специалисты упоминают группу SweetSpecter, которая якобы организует кибершпионаж и атакует власти ряда стран Азии. Участники SweetSpecter тщательно готовят электронные письма для целевого фишинга, оснащая их ZIP-архивами с вредоносным содержимым.

В результате в систему жертвы попадает троян SugarGh0st, открывающий злоумышленникам удалённый доступ к устройству.

 

Кроме того, в отчёте описывается иранская кибергруппировка CyberAv3ngers, стоящая за таргетированными атаками на промышленные системы стран Запада. Злоумышленники просили ChatGPT выдать учётные данные, используемые в популярных ПЛК по умолчанию.

OpenAI отметила ещё одну иранскую группу — Storm-0817. Эта APT задействовала возможности чат-бота для отладки вредоносных программ.

«В частности, STORM-0817 использовала ChatGPT для разработки кода на стороне сервера, необходимого для установки соединений со скомпрометированными устройствами», — отмечается в отчёте (PDF).

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru