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%.

Flying Eagle превратил Android-смартфоны в карманные камеры слежения

Исследователи из Hunt.io разобрали Android-троян Flying Eagle, который распространяется под видом приложений Бюро общественной безопасности. Жертве предлагают установить APK с поддельного сайта вроде 110gongan[.]com, а затем выдать ему доступ к Accessibility Services. После этого смартфон фактически меняет хозяина.

Троян записывает нажатия клавиш, делает скриншоты, показывает фишинговые окна поверх банковских и государственных приложений, читает СМС, включает камеру и микрофон. Через Android API dispatchGesture операторы могут дистанционно нажимать кнопки и управлять интерфейсом устройства.

Flying Eagle оказался не одной вредоносной программой, а целой фабрикой слежки. В единой панели злоумышленники собирают APK с нужными фишинговыми шаблонами, управляют заражёнными смартфонами и получают украденные данные. Один обнаруженный сервер показывал 46 жертв, 29 из которых оставались онлайн.

Конструктор умеет менять названия пакетов и классов, добавлять мусорные данные для обхода антивирусов и шифровать связь с командным сервером. Отдельные компоненты так и называются: LiveKeysStrok отвечает за кейлоггинг, ScreenCaps — за снимки экрана, а Webjector — за поддельные формы. Следы также связывают платформу с семейством SpyNote.

За 30 дней исследователи насчитали не менее 170 активных серверов Flying Eagle. Большинство находилось в Гонконге, но узлы обнаружились также в США, Канаде, Финляндии, Малайзии и Японии.

После утечки исходников в феврале 2026 года троян окончательно пошёл по рукам. В Telegram продают сборки примерно за 2000 USDT, раздают фишинговые шаблоны и предлагают обналичивать похищенные деньги за комиссию до 50%.

 

На подходе уже наследник — Night Dragon. Ему добавили режим чёрного экрана, автоматическое скрытие и кражу данных Alipay, WeChat, банковских приложений и криптокошельков. Старый орёл ещё летает, а нового дракона уже выпустили на охоту.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru