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%.

Новая вектор атаки заставляет ИИ не замечать опасные команды на сайтах

Специалисты LayerX описали новую атаку, которая бьёт по самому неприятному месту современных ИИ-ассистентов — разрыву между тем, что видит браузер, и тем, что анализирует модель. В результате пользователь может видеть на странице вполне конкретную вредоносную команду, а ИИ при проверке будет считать, что всё безопасно.

Схема построена на довольно изящном трюке с рендерингом шрифтов. Исследователи использовали кастомные шрифты, подмену символов и CSS, чтобы спрятать в HTML один текст, а пользователю в браузере показать совсем другой.

Для человека на странице отображается команда, которую предлагают выполнить, а вот ИИ-ассистент при анализе HTML видит только безобидное содержимое.

Именно в этом и заключается главная проблема. Ассистент смотрит на структуру страницы как на текст, а браузер превращает её в визуальную картинку. Если атакующий аккуратно разводит эти два слоя, получается ситуация, в которой пользователь и ИИ буквально смотрят на разные версии одной и той же страницы.

 

В качестве демонстрации LayerX собрала демонстрационный эксплойт на веб-странице, которая обещает некий бонус для игры BioShock, если выполнить показанную на экране команду. Пользователь, естественно, может спросить у ИИ-ассистента, безопасно ли это. И вот тут начинается самое неприятное: модель анализирует «чистую» HTML-версию, не замечает опасную команду и успокаивает пользователя.

 

То есть атака работает не за счёт взлома браузера или уязвимости в системе, а через старую добрую социальную инженерию, просто усиленную особенностями работы ИИ. Человеку показывают одно, а ассистенту — другое. И если пользователь привык доверять ответу модели, риск становится вполне реальным.

По данным LayerX, ещё в декабре 2025 года техника срабатывала против целого набора популярных ассистентов, включая ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Leo, Grok, Perplexity и ряд других сервисов. При этом исследователи утверждают, что Microsoft была единственной компанией, которая приняла отчёт всерьёз и полностью закрыла проблему у себя. Остальные в основном сочли риск выходящим за рамки, потому что атака всё же требует социальной инженерии.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru