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%.

15 тыс. отправили ИИ-агентов на борьбу с кибератаками

Более 15 тыс. компаний уже используют в публичных облаках сервисы информационной безопасности на базе искусственного интеллекта. ИИ помогает выявлять атаки в реальном времени, сортировать поток предупреждений и разбираться с уязвимостями, пока специалисты ещё пытаются понять, какое из тысяч уведомлений действительно горит.

Такие данные представила Yandex Cloud в отчёте об угрозах для облачных и гибридных инфраструктур за первое полугодие 2026 года.

За это время изменились и действия атакующих. Если раньше главным пропуском в корпоративные сети оставались украденные пароли, то теперь злоумышленники всё чаще эксплуатируют уязвимости публичных приложений.

В российских облаках фиксировались попытки использовать критическую уязвимость React2Shell, а также проблемы ядра Linux Copy Fail и Dirty Frag.

Закрывать все найденные дыры вручную компании уже не успевают, поэтому часть рутины передают ИИ-агентам. Они мгновенно расставляют приоритеты, проводят триаж алертов, собирают информацию об инцидентах и выполняют первичные расследования.

К устранению критических уязвимостей человек пока подключается лично, полностью отдавать роботу ключи от инфраструктуры бизнес всё же не решился.

В Yandex Cloud считают, что современным корпоративным системам защиты необходимы поведенческие детекторы, объединённая телеметрия и ИИ-агенты. Причина проста: атаки ускоряются, а классическая схема «получили алерт — открыли тикет — когда-нибудь посмотрели» всё чаще проигрывает злоумышленникам по темпу.

Поменялись и главные цели. В первой половине 2025 года 35% атак приходилось на ИТ-компании. К середине 2026 года на первое место вышел ретейл с долей 39%, следом расположилось производство с 29%, а ИТ-сектор опустился до 20%.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru