ИИ может склонировать JS-зловреда 10 тыс. раз и добиться FUD в 88% случаев

ИИ может склонировать JS-зловреда 10 тыс. раз и добиться FUD в 88% случаев

ИИ может склонировать JS-зловреда 10 тыс. раз и добиться FUD в 88% случаев

Проведенное в Palo Alto Networks исследование показало, что ИИ-модель можно заставить многократно обфусцировать вредоносный код JavaScript и в итоге получить семпл, не детектируемый антивирусами (FUD, fully undetectable).

Речь идет об онлайн-помощниках, авторы которых вводят ограничения во избежание злоупотреблений ИИ-технологиями — в отличие от создателей «злых» аналогов (WormGPT, FraudGPT и т. п.), заточенных под нужды киберкриминала.

Разработанный в Palo Alto алгоритм использует большую языковую модель (БЯМ, LLM) для пошаговой трансформации кода с сохранением его функциональности. При его тестировании на реальных образцах JavaScript-зловредов кастомный классификатор на основе модели глубокого обучения выдал вердикт «безвредный» в 88% случаев.

Опытным путем было установлено, что уровень детектирования снижается по мере увеличения количества итераций (в ходе экспериментов LLM создавала по 10 тыс. вариантов вредоноса). Примечательно, что привносимые изменения выглядели более естественно в сравнении с результатами готовых инструментов вроде obfuscator.io.

Для проведения исследования был также создан набор подсказок для выполнения различных преобразований, таких как переименование переменной, разделение строк, добавление мусора, удаление ненужных пробелов, альтернативная реализация функции.

Финальные варианты обфусцированных JavaScript были ради интереса загружены на VirusTotal. Их не смог распознать ни один антивирус; повторение проверок через четыре дня дало тот же эффект.

 

Результаты исследования помогли экспертам усовершенствовать свой инструмент детектирования JavaScript. Полученные с помощью LLM образцы были добавлены в тренировочный набор данных для модели машинного обучения; их использование позволило повысить результативность классификатора на 10%.

Astra Cloud запустила облако, которое ускорит аттестацию в пять раз

Astra Cloud вывела на рынок «Защищённое аттестованное облако» для размещения государственных информационных систем, ИСПДн, медицинских платформ и других систем с чувствительными данными. Инфраструктура прошла аттестацию по приказам № 117 и № 21 ФСТЭК России: по классу защищённости К1 и уровню защищённости УЗ-1 соответственно.

Клиенты смогут использовать готовую площадку при аттестации собственного контура.

По оценке компании, это ускорит процедуру в три–пять раз. Однако волшебной кнопки не появилось: информационную систему заказчика всё равно придётся аттестовывать. Просто инфраструктурную часть не нужно собирать с нуля.

Сертифицированные средства защиты уже входят в сервис. Среди них — межсетевые экраны, антивирусы, системы обнаружения и предотвращения вторжений, средства доверенной загрузки и SIEM. Подключаться к облаку пользователи смогут только через защищённые каналы на базе сертифицированных СКЗИ.

Инфраструктура размещена в ЦОД уровня Tier IV и построена на отечественном оборудовании. Решение рассчитано на организации, которым необходимо соблюдать требования ФСТЭК России, но не хочется строить собственный защищённый ЦОД, отдельно закупать средства защиты и расширять штат ИБ-специалистов.

С 1 марта 2026 года приказ № 117 заменил приказ № 17 и распространил требования не только на госорганы, но также на подведомственные учреждения и компании, взаимодействующие с государственным сегментом. В частности, критические уязвимости теперь необходимо устранять за 24 часа, а показатели защищённости регулярно пересматривать.

Среди возможных сценариев Astra Cloud называет размещение ИИ-сервисов с чувствительными данными, выполнение предписаний регулятора и запуск проектов, для которых требуется аттестованный контур. Облако также может пригодиться при участии в тендерах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru