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%.

Ваши данные могут пробить по звонку или ссылке через рекламные сервисы

Исследователь Антон Бочкарев из 3side (Третья Сторона) сообщил о новой потенциальной проблеме с сервисами таргетированной рекламы, связанными с операторами связи. Если верить опубликованному разбору, некоторые из таких платформ позволяют буквально по одному звонку или одному переходу по ссылке собрать о человеке крайне подробный цифровой профиль.

Автор материала на «Хабре »напоминает, что ещё полтора года назад уже описывал похожую историю с «пробивом» абонентов через рекламный сервис.

Тогда публикация вызвала резонанс, и уязвимость, по его словам, в итоге закрыли. Но теперь, как утверждается, на других площадках ситуация может быть даже хуже.

Для регистрации в одном из таких сервисов, как пишет автор, оказалось достаточно принять СМС на любой номер. После этого пользователю открывались инструменты настройки рекламной аудитории: геолокация, фильтрация по звонкам, интересам, сайтам, данным о полученных сообщениях и другим признакам.

Самое неприятное здесь — сочетание этих фильтров. По описанию автора, можно сузить аудиторию сначала по геозоне, затем по факту звонка с определённого номера, а потом ещё сильнее сократить выборку за счёт пересечений и дополнительных параметров. В результате, как утверждается в публикации, удаётся фактически деанонимизировать конкретного человека: понять, где он живёт, где бывает, где работает и какими сервисами пользуется.

 

 

Отдельное внимание автор уделяет так называемым рекламным счётчикам. Логика здесь такая: если поставить счётчик на сайт и заманить туда конкретного человека, то затем его визит можно использовать как фильтр в рекламной системе. А дальше — попытаться получить о нём уже куда более широкий набор данных, чем просто факт посещения страницы.

Среди параметров, которые, по словам автора, доступны в таких системах, — пол, возраст, уровень дохода, интересы, посещаемые сайты, отправители СМС, сведения о звонках, семейный статус, наличие недвижимости, автомобиля и даже данные о детях. Если всё это действительно доступно в описанном виде, речь идёт уже не просто о рекламной аналитике, а о крайне удобном инструменте для слежки и «пробива».

Отдельно подчёркивается, что для подобных действий якобы не нужно запускать реальную рекламную кампанию и тратить деньги: достаточно этапа предварительной оценки аудитории. И именно это, по мнению автора, делает проблему особенно опасной — входной порог минимален, а потенциальная польза для злоумышленников огромна.

При этом в публикации прямо говорится, что проблема, по мнению автора, носит системный характер. Даже если один конкретный сервис закроет такую возможность, аналогичные механики могут оставаться у других игроков рынка. Более того, автор отдельно утверждает, что данные между участниками этого сегмента могут передаваться и использоваться шире, чем кажется обычному абоненту.

В итоге пользователям стоит исходить из того, что их мобильная активность может быть куда менее приватной, чем принято думать. А главный вывод здесь, пожалуй, в том, что вопрос уже давно не только в рекламе. Когда инструменты маркетинга позволяют восстанавливать личные связи, маршруты и цифровые привычки конкретного человека, это выглядит уже как история про массовую слежку под вполне легальной вывеской.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru