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%.

ГАИ проиграла суд против роботов-доставщиков

Московский городской суд отклонил жалобу ГАИ на решение суда первой инстанции, который не усмотрел в действиях роботов-доставщиков состава административного правонарушения, связанного с нарушением Правил дорожного движения. Ранее ГАИ обвинило дочернюю компанию Яндекса — «Рободоставку» — в нарушении ПДД.

Поводом для разбирательства стало происшествие 7 марта, когда инспектор ГАИ счёл, что робот-доставщик, передвигавшийся по тротуару, создаёт помехи пешеходам.

По мнению инспектора, это подпадало под статью 12.33 КоАП РФ. Компании «Рободоставка» в этом случае грозил штраф в размере 300 тыс. рублей.

Представители Яндекса с такой трактовкой не согласились, указав, что в действиях роботов-доставщиков отсутствует и не может присутствовать умысел. Дело было рассмотрено в Мещанском районном суде Москвы, который поддержал позицию компании.

«Роботы-доставщики не относятся к транспортным средствам, определённым нормами действующего законодательства. Как следует из видеозаписи, робот-доставщик передвигался по краю тротуара, не перекрывая пешеходную зону, автоматически останавливался при приближении людей. Пешеходы продолжали движение. Контакта, вынужденного сближения, опасных манёвров или остановок зафиксировано не было. Следовательно, объективных признаков угрозы безопасности дорожного движения не имелось», — такую выдержку из решения суда приводит Autonews.

ГАИ с таким решением не согласилась и подала жалобу в Московский городской суд. Однако Мосгорсуд оставил её без удовлетворения. Решение было принято ещё 5 февраля, но опубликовано только вечером 9 февраля.

«Мы работаем над тем, чтобы роботы-доставщики безопасно и корректно интегрировались в городскую среду и городскую инфраструктуру в рамках экспериментального правового режима, а также находимся в постоянном взаимодействии с профильными ведомствами. Подобные кейсы помогают формировать и развивать понятные правила использования автономных устройств в городе по мере накопления практического опыта», — прокомментировали судебное решение в Яндексе.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru