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%.

Подпишитесь на новости

Security Vision представила портал самооценки ИБ для холдингов

У одной «дочки» требования выполнены, у другой — замечания годами гуляют по почте, у третьей отчет живет в отдельной таблице. Security Vision представила Self-Assessment — портал, который собирает самооценку информационной безопасности всей группы компаний в одном месте и помогает контролировать устранение проблем.

Как заявляет разработчик, Security Vision SA охватывает весь цикл: от подготовки требований и рассылки опросных листов до расчета результатов и контроля корректирующих мероприятий. Головная организация получает сводную картину по дочерним структурам и отдельным системам.

Требования можно загружать, объединять в шаблоны, распределять по направлениям и хранить с учетом версий. Оценки запускаются по расписанию либо под конкретную задачу, а вопросы назначаются ответственным специалистам.

Ответы и обоснования проходят валидацию. Затем система рассчитывает результат по выбранной методике, включая собственную методологию организации. Если выполнение требования можно определить по метрикам, после настройки критериев поддерживается автоматическое заполнение ответа.

Дальше начинается самое полезное: невыполненные требования превращаются в план действий с ответственными, сроками и статусами. Руководство видит, какие компании исправляют замечания, а где работа зависла. Отчет «проблемы выявлены» получает продолжение — кто и когда их устранит.

Для анализа предусмотрены отчеты и интерактивные дашборды с детализацией до конкретной организации или системы. Также портал позволяет вести реестр внутренних нормативных документов, сохранять их версии и уведомлять сотрудников об ознакомлении.

По замыслу компании, единая методология должна сократить ручное сведение данных и помочь распределять ресурсы по приоритетам. Первую демонстрацию SA Security Vision проведет 27-28 октября на SOC Forum.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru