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%.

Бесплатные VPN начали умирать за пару дней, IP уже ни при чём

Бесплатный VPN из Telegram бодро запускается, а через несколько дней Reels замирают, YouTube уходит в бесконечную загрузку, а Gemini встречает ошибкой 403. Современные системы фильтрации научились распознавать туннели даже без расшифровки трафика.

По версии пользователя Хабра Djin22, теперь одного нового IP-адреса может быть недостаточно.

Анализаторы изучают размеры пакетов, интервалы между ними, структуру TLS-соединения и другие косвенные признаки. Если трафик ведёт себя как прокси, маскировка под обычный HTTPS уже не всегда спасает.

Один из характерных сценариев автор называет «проблемой 16 КБ»: соединение успешно устанавливается, передаёт первые данные, а затем резко замедляется или обрывается. Для борьбы с этим используют фрагментацию пакетов, уменьшение размера TCP-сегментов и десинхронизацию DPI с помощью zapret. Идея проста: сервер должен получить нормальный поток, а анализатор — головоломку.

Отдельная история — сервисы Google. Они могут учитывать TLS-отпечаток клиента и замечать, когда программа притворяется Chrome не слишком убедительно. В sing-box для более правдоподобной имитации браузера применяют uTLS.

Если Telegram не работает даже через VLESS Reality, автор предлагает ShadowTLS v3: протокол маскирует соединение под обычную TLS-сессию с разрешённым ресурсом. Ещё один приём — padding, то есть добавление случайных данных для изменения размеров пакетов и усложнения статистического анализа.

В качестве готовых вариантов Djin22 перечисляет hynet.cloud, AmneziaVPN, Red Shield VPN, Cloudflare WARP и собственные серверы на Xray или sing-box. Однако часть текста о hynet.cloud выглядит рекламно, а заявления об «эмуляции JA4», residential-маршрутизации и автоматическом переключении протоколов приводятся без независимого подтверждения.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru