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%.

В дарквебе формируется экономика вокруг продажи устаревших данных из утечек

В теневом интернете сформировалась и продолжает развиваться отдельная экономика, связанная с продажей данных из утечек прошлых лет. Такие массивы по-прежнему приносят прибыль, а анализ подобных угроз для компаний, допустивших компрометацию данных ранее, становится значительно сложнее. К таким выводам пришли исследователи Positive Technologies.

Как выяснилось, злоумышленники успешно продают базы данных, украденные месяцы и даже годы назад.

Монетизации таких массивов, как отмечают исследователи, способствуют громкие заголовки и то, что покупатели далеко не всегда проверяют, действительно ли предлагаемые данные уникальны и недоступны в открытом доступе.

Известны случаи, когда продавцам удавалось сбывать даже те данные, которые уже были опубликованы. Не исключено, что в таких ситуациях покупатели рассчитывают получить более полную версию массива по сравнению с той, что ранее появилась в открытом доступе.

«На рынке всегда найдутся те, кто готов продавать публичные данные под видом эксклюзивных, и те, кто готов их покупать, не проверяя источники», — говорится в обзоре.

В качестве примера в исследовании приведён запрос на базу данных МФО «Займер», датированный 2026 годом. При этом сама компрометация компании произошла ещё в 2024 году. Тогда сообщалось, что в распоряжении злоумышленников могли оказаться данные 16 млн человек.

При этом, как подчёркивают в Positive Technologies, многие сведения из старых утечек по-прежнему сохраняют актуальность. Это касается в том числе паролей и другой чувствительной информации.

На этом рынке возникают и конфликты между самими участниками. Так, в отчёте приводится пример, когда один из пользователей форума опубликовал более сотни сообщений о якобы «новых» утечках. После того как другой продавец указал на несостыковки, первый в ответ выложил в открытый доступ его личную информацию и также обвинил его в продаже уже публичных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru