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%.

Фейковые заказчики атакуют производство в России целевым фишингом

«Лаборатория Касперского» обнаружила многоступенчатую фишинговую кампанию против производственных предприятий. Под удар попали организации в разных странах, включая Россию, Чехию, Малайзию и Египет. Кампания стартовала в апреле 2026 года и, по данным компании, всё ещё продолжается.

Схема построена не на грубом «срочно оплатите счёт», а на более аккуратной легенде.

Злоумышленники пишут на английском языке якобы от лица потенциального заказчика: интересуются продукцией, спрашивают стоимость, наличие или другие детали.

Если сотрудник отвечает, атака переходит на следующий уровень. Ему присылают ссылку, где якобы лежит файл с техническими требованиями к продукту. Иногда ссылку отправляют сразу, иногда — после небольшой переписки и уточняющих вопросов, чтобы всё выглядело убедительнее.

После перехода пользователь попадает на фишинговую страницу, которая маскируется под популярный облачный сервис для работы с PDF-документами. Дальше классика: жертве предлагают нажать «скачать», а затем появляется форма аутентификации.

Нужно ввести корпоративную почту и пароль якобы для защиты файла от несанкционированного доступа. На самом деле никакой защиты там нет, только аккуратный сбор учётных данных.

В «Лаборатории Касперского» отмечают, что целевой фишинг становится сложнее. Атакующие всё чаще используют многоэтапные сценарии, заранее изучают компании и подстраивают легенды под особенности отрасли. В случае с производством ставка делается на привычную рабочую коммуникацию: запросы от заказчиков, спецификации, файлы с требованиями и деловую переписку.

Эксперты предупреждают: такие атаки опасны именно своей нормальностью. Письмо выглядит как обычный рабочий запрос, ссылка — как файл от клиента, форма входа — как стандартная проверка. Поэтому компаниям стоит не только ставить защитные решения, но и регулярно объяснять сотрудникам простое правило: если «заказчик» просит ввести корпоративный пароль на странной странице, это уже не заказчик, а охота за доступом.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru