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%.

Минцифры меняет схему передачи данных об активности в онлайн-кинотеатрах

Минцифры, похоже, нашло рабочую схему для передачи данных о просмотрах в онлайн-кинотеатрах компании Mediascope: обсуждается вариант, при котором данные будут идти через «Яндекс» и VK. Если эта конструкция действительно закрепится, рынок получит не просто новый порядок отчётности, а ещё один чувствительный узел в споре о том, где заканчивается медиаизмерение и начинается слишком подробный сбор пользовательской активности.

Сама история тянется с ноября 2025 года. Тогда министерство предложило расширить набор данных, которые соцсети и онлайн-кинотеатры передают Mediascope: в проекте фигурировали бессрочные идентификаторы пользователей, сформированные с использованием номера телефона, а также полная информация о просмотрах фильмов и сериалов.

Логика у ведомства была следующая: сейчас один и тот же человек на разных устройствах часто считается как несколько пользователей, а новый ID должен сделать статистику точнее.

Дальше начались споры уже не о теории, а о практической схеме. Ещё в конце декабря СМИ писали, что техническим посредником при передаче таких данных может стать Яндекс.

В компании тогда уверяли, что мобильные номера к ним не попадут: сервисы будут передавать уже обезличенные идентификаторы, а затем они пройдут дополнительное шифрование. Источники рынка при этом сразу предупреждали о другой стороне вопроса: через такого посредника в любом случае пойдут массивы данных десятков миллионов пользователей, а значит, вырастут и риски их сохранности.

Нашлись и другие претензии: сама идея постоянного идентификатора, привязанного к номеру телефона, для части рынка уже выглядит не как «чуть более точное измерение аудитории», а как слишком чувствительный маркер, который теоретически можно использовать не только для статистики.

На этом фоне новая схема, о которой пишет РБК, с посредниками выглядит как попытка снять хотя бы часть напряжения: не тащить всё напрямую в Mediascope, а проложить между сторонами дополнительный технический слой. Но главный вопрос никуда не делся: поверит ли рынок, что такая модель действительно снижает риски, а не просто делает маршрут данных длиннее.

Потому что для онлайн-кинотеатров и соцсетей это уже не абстрактная регуляторная дискуссия, а вполне конкретный разговор о том, сколько пользовательских данных придётся отдать, кому именно и на каких условиях.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru