Спрос на услуги по безопасности генеративного ИИ активно растет

Спрос на услуги по безопасности генеративного ИИ активно растет

Спрос на услуги по безопасности генеративного ИИ активно растет

По данным Swordfish Security, за услугами по безопасности больших языковых моделей (LLM Security) в 2024 году обращались 35% заказчиков. Спрос на такие услуги растет прямо пропорционально внедрению подобных инструментов в бизнес-практику.

В 2025 году такая практика будет только расширяться, поскольку генеративный интеллект, прежде всего, большие языковые модели, будут внедряться все более активно. В будущем году уровень проникновения генеративного ИИ составит не менее 40%, а к 2030 году может достигнуть и 90%.

Как отметил директор по развитию бизнеса ГК Swordfish Security Андрей Иванов, рост интереса к безопасности больших языковых моделей стал одной из главных тенденций 2024 года. Недооценка таких рисков чревата серьезными проблемами. Среди таких рисков Андрей Иванов инъекции вредоносного кода в промпт, уязвимости в цепочках поставок, выдача ошибочной информации за истину на этапе обучения модели и даже кража модели злоумышленниками.

«В бизнесе используют большие модели для распознавания текста, анализа данных, предиктивной аналитики, поиска, оценки ресурса механических узлов промышленных агрегатов и многого другого. Многие отрасли, та же ИТ, активно используют ИИ-помощников. Например, в DevSecOps мы обучили и применяем модель, которая может анализировать и приоритизировать большой объем уязвимостей кода, таким образом освобождая время для квалифицированных инженеров для других, более сложных и творческих задач, — комментирует Андрей Иванов. — Критичным может оказаться, например, некорректная работа виртуальных ассистентов, которые могут влиять на клиентские решения, аналитику, дающую ошибочную информацию в цепочке поставок. Существуют атаки, отравляющие данные или позволяющие получить конфиденциальную информацию, и так далее. К этому стоит относиться как к любой информационной системе, влияющей на бизнес-процесс и проводящей, в случае компрометации, к потерям репутации и убыткам».

Внедрение ИИ требует корректировки корпоративных политик ИБ. Важно делать акцент на безопасности, а разрабатывать модели необходимо в соответствие с практиками разработки безопасного ПО, анализируя исходный код и зависимости, ответственно относиться к контролю доступа к источникам данных и стараться использовать доверенные алгоритмы обучения, уверен Андрей Иванов. Также важно учитывать то, что многие большие языковые модели используют облачную архитектуру, а это создает угрозу утечки конфиденциальных данных.

Романтический обман: Android-шпион GhostChat охотится на жертв в WhatsApp

Эксперты ESET раскрыли необычную кампанию кибершпионажа против пользователей Android, замаскированную под романтические знакомства. В ход пошли дейтинг-приманки, WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России) и шпионское приложение, которое на самом деле было нужно вовсе не для общения.

Кампания строится вокруг Android-приложения под названием GhostChat. С виду это чат-сервис с романтическим уклоном, а на практике — инструмент для скрытого сбора данных с заражённых смартфонов.

Приложение распространялось не в Google Play, а через сторонние источники, и устанавливать его жертвам приходилось вручную. Важно, что Google Play Protect по умолчанию блокирует GhostChat.

 

Сценарий выглядел так: после установки GhostChat пользователь видел список из 14 женских профилей. Все они якобы были «заблокированы» и требовали ввода специального кода для доступа. Этот момент — ключевая часть социальной инженерии.

 

«Первый раз мы наблюдаем такой приём: фейковые женские профили выглядят эксклюзивными, а доступ к ним якобы ограничен паролем. На деле коды просто зашиты в приложение и служат лишь для создания иллюзии премиального доступа», — объясняет исследователь ESET Лукаш Штефанко.

Каждый профиль был привязан к конкретному номеру WhatsApp с пакистанским кодом страны, что делало «знакомства» более правдоподобными. После ввода кода приложение просто перенаправляло жертву в WhatsApp, где начинался чат с номером, находящимся под контролем злоумышленников.

 

Но самое интересное происходило в фоне. Пока пользователь переписывался — и даже ещё до входа в приложение — GhostChat уже собирал данные. Шпионское приложение отслеживало активность устройства, передавало конфиденциальную информацию на управляющий сервер, а также вело постоянное наблюдение.

Например, вредонос автоматически отправлял новые изображения по мере их появления, а также каждые пять минут проверял, не появились ли новые документы.

По данным ESET, GhostChat — лишь часть более широкой инфраструктуры. Те же атакующие стоят за кампаниями с использованием техники ClickFix (когда жертву убеждают вручную выполнить вредоносные действия под видом «инструкций») и за атаками на аккаунты WhatsApp.

В одном из сценариев пользователей заманивали на поддельные сайты, маскирующиеся под государственные организации Пакистана. В другом — предлагали вступить в «официальное сообщество», якобы связанное с Министерством обороны, и просили отсканировать QR-код. Так происходила атака типа GhostPairing: устройство жертвы привязывалось к WhatsApp Web злоумышленника, давая ему полный доступ к переписке, контактам и истории чатов — фактически на тех же правах, что и у владельца аккаунта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru